สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
ในยุคของการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) และวิทยาการข้อมูล (Data Science) ที่เฟื่องฟูในปัจจุบันนี้ การนำเสนอข้อมูลให้เข้าใจง่ายย่อมเป็นเรื่องที่สำคัญมากขึ้นเท่าทวีคูณ เครื่องมือหลักที่ช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถเสนอข้อมูลได้อย่างชัดเจนและน่าสนใจคือ "ไลบรารีการทำ Data Visualization" โดย Python เป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมมิ่งที่เต็มไปด้วยไลบรารีเหล่านี้ที่ทรงพลังและหลากหลาย ถัดไปนี้คือ 5 ไลบรารีการทำ Data Visualization ใน Python ที่นักวิเคราะห์ข้อมูลทุกคนควรลองใช้งาน
1. Matplotlib - เริ่มต้นกันที่ Matplotlib ซึ่งเป็นหนึ่งในไลบรารีที่เข้ามามีบทบาทตั้งแต่ต้นยุคของ Data Visualization ใน Python Matplotlib ถือเป็นพื้นฐานสำหรับการสร้างตัวแปรภาพที่หลากหลาย ตั้งแต่กราฟเส้น กราฟแท่ง ไปจนถึงฮีตแมป (Heatmaps) และกราฟอื่นๆ ที่มีความซับซ้อนมากขึ้น
import matplotlib.pyplot as plt
data = [1, 2, 3, 4]
plt.plot(data)
plt.ylabel('Some numbers')
plt.show()
import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.set_style("whitegrid")
g = sns.lmplot(x="tip", y="total_bill", data=tips, aspect=2)
g = (g.set_axis_labels("Tip","Total bill(USD)").set(xlim=(0,10),ylim=(0,100)))
plt.title("Tips and Total Bill Scatterplot")
plt.show(g)
import plotly.graph_objs as go
import plotly.offline as pyo
x_data = [0, 1, 2, 3]
y_data = [x**2 for x in x_data]
trace = go.Scatter(x=x_data, y=y_data)
data = [trace]
pyo.plot(data, filename='basic-line.html')
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
output_file("lines.html")
p = figure(title="simple line example", x_axis_label='x', y_axis_label='y')
p.line([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], legend_label="Temp.", line_width=2)
show(p)
import altair as alt
from vega_datasets import data
source = data.cars()
chart = alt.Chart(source).mark_circle(size=60).encode(
x='Horsepower',
y='Miles_per_Gallon',
color='Origin',
tooltip=['Name', 'Origin', 'Horsepower', 'Miles_per_Gallon']
).interactive()
chart.show()
การเลือกใช้ไลบรารีการทำ Data Visualization ขึ้นอยู่กับความต้องการของโปรเจ็คและข้อจำกัดของทีมพัฒนาโปรแกรม แต่ละไลบรารีมีจุดเด่นและการใช้งานที่แตกต่างกัน สำหรับผู้ที่สนใจอยากจะคว้าความสามารถเหล่านี้ให้มาอยู่ในมือ การเรียนรู้โปรแกรมมิ่งที่ EPT อาจจะเป็นจุดเริ่มต้นที่ดี โดยไม่ต้องกังวลว่าคุณจะต้องเผชิญหน้ากับความยากลำบากตรงไหน เพราะเรามีหลักสูตรที่จะช่วยนำทางคุณไปสู่โลกแห่งข้อมูลด้วยมือของคุณเอง
เชิญปลดล็อคพลังของข้อมูลและการนำเสนอข้อมูลอย่างสร้างสรรค์ไปกับเรา EPT สถาบันสอนโปรแกรมมิ่งที่คุณสามารถเรียนรู้และเติบโตไปพร้อมด้วยแรงบันดาลใจและความรู้ที่ทันสมัยได้แล้ววันนี้!
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: data_visualization python matplotlib seaborn plotly bokeh altair data_science programming libraries charts graphs analytics visualization_tools coding
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com