Wizualizacja danych

🎓 Biblioteki

Matplotlib

Typy: wykresy liniowe, słupkowe, rozrzutowe, histogramowe.

Przysługi: elastyczna, pełny kontrola.

Zastosowanie: dla niestandardowych wizualizacji.

Seaborn

Typy: wykresy statystyczne, mapy ciepła, ploty parowe.

Przysługi: piękne domyślne ustawienia, wykresy statystyczne.

Zastosowanie: dla EDA.

Plotly

Typy: interaktywne wykresy, trójwymiarowe, animacje.

Przysługi: interaktywność, do stron internetowych.

Zastosowanie: dla prezentacji, paneli kontrolnych.

🔧 Typy wizualizacji

Wykresy eksploracyjne

Histogramy: Do rozkładów.

Scatter: Do relacji.

Box plots: Do rozkładów, wyggodów.

Wizualizacje statystyczne

Mapy ciepła korelacji: Do korelacji.

Pair plots: Do relacji dwuporządkowych.

Wykresy wiosek: Do rozkładów.

Wizualizacje serii czasowej

Wykresy liniowe: Do trendów.

Scenykalne wykresy: Do sezonowości.

Decompozycja: Do komponentów.

📚 Praktyczne przykłady

Przykład 1: EDA z Seaborn

Distribucje: Stworzyć histogramy dla liczbowych cech.

Relacje: Stworzyć wykresy punktowe, mapę korelacji.

Kategorie: Stworzyć diagramy box-plot dla kategorii.

Przykład 2: Interaktywny dashboard

Plotly: Stworzyć interaktywne wykresy.

Dash: Stworzyć dashboard za pomocą Plotly Dash.

Implementacja: Wdrożyć dashboard do użytku.

© 2025 Naukowy Symulator. Wszelkie prawa zastrzeżone.

Wizualizacja danych: wizualizacja danych

Spróbuj to na żywo

Wszystko powyżej działa w Twojej przeglądarce — otwórz Dimensionality Reduction: PCA, t-SNE & UMAP i zmieniaj parametry podczas jego działania. Nie ma nic do zainstalowania, nie musisz przesłać niczego, całe modelowanie mieści się w jednym zakładku.