النشرة الإخبارية
Sed ut perspiciatis unde.
قبل المتابعة، يرجى الأخذ في الاعتبار أن تصورات البيانات الموصى بها في ورقة الغش هي مجرد بعض الأفكار الأولية السريعة. قد تكون هناك حالات تكون فيها هذه المخططات غير مناسبة للاستخدام. بعد ذلك، سأرشدك بأمثلة حول كيفية رسم المخططات باستخدام بايثون.
هيا بنا نبدأ.
ابدأ باستيراد المكتبات:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
ستستخدم هذه المقالة مجموعة بيانات القزحية، والتي يمكن تنزيلها مباشرة من مكتبة Sklearn. يمكن أيضًا العثور على مجموعة البيانات في بيانات UCI ML iris وهي مرخصة بموجب ترخيص CC BY 4.0.
ستركز هذه المقالة بشكل أساسي على سمات “طول الكأس” و”عرض الكأس”. إذا كنت تريد تجربة مجموعات بيانات أخرى، فلا تتردد في تعديل الكود أدناه أو تخطي هذا الجزء.
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()df = pd.DataFrame(data = data.data, columns = data.feature_names)
df_t = pd.DataFrame(data = data.target, columns = ['label'])
df_iris =…
رابط المصدر
اكتشاف المزيد من موقع علم
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.
