Lar Finanças Pessoais Trabalhando com Dados Gráficos em Python para Ciência de Dados - dummies

Trabalhando com Dados Gráficos em Python para Ciência de Dados - dummies

Índice:

Vídeo: Análise de dados no Python - Lendo arquivos Excel e Manipulação de dados. 2025

Vídeo: Análise de dados no Python - Lendo arquivos Excel e Manipulação de dados. 2025
Anonim

A maioria dos cientistas de dados deve trabalhar com dados gráficos em algum momento. O Python oferece essa funcionalidade. Imagine pontos de dados que estejam conectados a outros pontos de dados, como por exemplo, como uma página da Web está conectada a outra página da Web através de hiperlinks. Cada um desses pontos de dados é um nó . Os nós se conectam uns aos outros usando links .

Nem todos os nós de nó para todos os outros nós, de modo que as conexões dos nós se tornem importantes. Ao analisar os nós e seus links, você pode executar todo tipo de tarefas interessantes na ciência dos dados, como definir a melhor maneira de passar do trabalho para sua casa usando ruas e rodovias.

Compreendendo a matriz de adjacência

Uma matriz de adjacência representa as conexões entre nós de um gráfico. Quando há uma conexão entre um nó e outro, a matriz indica como um valor maior do que 0. A representação precisa das conexões na matriz depende de se o gráfico é direcionado (onde a direção da conexão é importante) ou não dirigida.

Um problema com muitos exemplos on-line é que os autores os mantêm simples para fins de explicação. No entanto, os gráficos do mundo real são muitas vezes imensos e desafiam a análise fácil simplesmente através da visualização. Basta pensar no número de nós que até uma pequena cidade teria ao considerar interseções de rua. Muitos outros gráficos são muito maiores, e simplesmente olhar para eles nunca revelará nenhum padrão interessante. Cientistas de dados chamam o problema ao apresentar qualquer gráfico complexo usando uma matriz de adjacência bola de cabelo .

Uma chave para analisar as matrizes de adjacência é ordená-las de maneira específica. Por exemplo, você pode optar por classificar os dados de acordo com propriedades diferentes das conexões reais. Um gráfico das conexões de rua pode incluir a data em que a rua foi pavimentada pela última vez com os dados, possibilitando que você procure padrões que direcionem alguém com base nas ruas que estão no melhor reparo. Em suma, tornar os dados do gráfico úteis torna-se uma questão de manipular a organização desses dados de maneiras específicas.

Usando os conceitos básicos da NetworkX

Trabalhar com gráficos pode tornar-se difícil se você tivesse que escrever todo o código a partir do zero. Felizmente, o pacote NetworkX para Python facilita a criação, manipulação e estudo da estrutura, dinâmica e funções de redes complexas (ou gráficos). Você pode usar o pacote para trabalhar com digraphs e multigrafias também.

A principal ênfase da NetworkX é evitar toda a questão das bolas de cabelo.O uso de chamadas simples esconde grande parte da complexidade de trabalhar com gráficos e matrizes de adjacência da vista. O exemplo a seguir mostra como criar uma matriz de adjacência básica de um dos gráficos fornecidos pela NetworkX:

importar networkx como nx G = nx. ciclo_grafia (10) A = nx. adjacency_matrix (G) print (A. todense ())

O exemplo começa importando o pacote necessário. Em seguida, ele cria um gráfico usando o modelo cycle_graph (). O gráfico contém dez nós. Chamar adjacency_matrix () cria a matriz de adjacência do gráfico. O passo final é imprimir a saída como uma matriz, como mostrado aqui:

[[0 1 0 0 0 0 0 0 0 1] [1 0 1 0 0 0 0 0 0 0] [0 1 0 1 0 0 0 0 0 0] [0 0 1 0 1 0 0 0 0 0] [0 0 0 1 0 1 0 0 0 0] [0 0 0 0 1 0 1 0 0 0] [0 0 0 0 0 0 0 1 0 0] [0 0 0 0 0 0 1 0 1 0] [0 0 0 0 0 0 0 1 0 1] [1 0 0 0 0 0 0 0 1 0]]

Você não precisa Crie seu próprio gráfico a partir do zero para fins de teste. O site NetworkX documenta vários tipos de gráficos padrão que você pode usar, todos os quais estão disponíveis no IPython.

É interessante ver como o gráfico cuida de você gerá-lo. O código a seguir exibe o gráfico para você.

Traçando o gráfico original.
importar matplotlib. pyplot como plt nx. draw_networkx (G) plt. show ()

O gráfico mostra que você pode adicionar uma ponta entre os nós 1 e 5. Aqui está o código necessário para executar esta tarefa usando a função add_edge ().

Traçando a adição do gráfico.
G. add_edge (1, 5) nx. draw_networkx (G) plt. show ()
Trabalhando com Dados Gráficos em Python para Ciência de Dados - dummies

Escolha dos editores

Noções básicas do arquivo de dados Flashback da Oracle 12c - dummies

Noções básicas do arquivo de dados Flashback da Oracle 12c - dummies

O Flashback Data Archive do oracle 12c é um mecanismo de banco de dados que permite que você para armazenar periodicamente ou indefinidamente todas as versões de linha em uma tabela ao longo da sua vida útil. Você pode então escolher uma hora para ver os dados como existia em um ponto específico. Esteja ciente de que o Flashback Data Archive é um recurso licenciado. ...

Noções básicas de clusters de aplicativos reais do Oracle 12c - manequins

Noções básicas de clusters de aplicativos reais do Oracle 12c - manequins

Se você visitou os sites da Oracle nos últimos 12 anos , você viu o byline de marketing: "Inquebrável. "Essa linha de tag refere-se ao recurso Real Application Clusters (RAC). Claro, muitos elementos estão envolvidos, mas o RAC tem o destaque. O RAC é a solução de clustering de banco de dados Oracle. Em certo sentido, funciona na teoria de que ...

Noções básicas de Redo Log Files no Oracle 12c - dummies

Noções básicas de Redo Log Files no Oracle 12c - dummies

Redo os arquivos de log armazenam as informações do buffer de log no banco de dados Oracle 12c. Eles são escritos pelo Log Writer (LGWR). Mais uma vez, você não pode ler esses arquivos binários sem a ajuda do software de banco de dados. Normalmente, os arquivos de reto de log são nomeados com a extensão. LOG ou. RDO. Pode ser qualquer coisa que você queira, ...

Escolha dos editores

São orgasmos ok durante a gravidez? - Dummies

São orgasmos ok durante a gravidez? - Dummies

As mulheres grávidas não só têm permissão para fazer sexo, mas muitas vezes o desejam. Mas é bom aproveitar a relação sexual com o ponto do orgasmo? Afinal, os orgasmos são nada mais do que contrações - e as pessoas sugeriram que isso poderia desencadear mão-de-obra. Isso é apenas um mito. De fato, grávida ...

Alimentando a Multidão em uma Reunião Familiar - manequins

Alimentando a Multidão em uma Reunião Familiar - manequins

Cozinhando uma refeição para um grande grupo (reunião familiar ou de outra forma ) requer planejamento e resistência. Aqui está um guia útil para quantidades de alimentos e segurança alimentar, e conselhos sobre a organização de uma festa de potluck. Planejando para potlucks A forma mais comum de comestibles de grupo é uma festa de potluck - qual é a maneira mais barata e fácil de ...

Anatomia do Penis humano - dummies

Anatomia do Penis humano - dummies

Sabendo como as funções de um pénis podem fornecer uma visão útil do sexo e do corpo humano - se você quer entender o pénis e a anatomia masculina melhor ou aprender sobre isso pela primeira vez. Basicamente, um pênis é composto de três estruturas, que são feitas de um material esponjoso que pode preencher com sangue: ...

Escolha dos editores

Como lidar com outliers causados ​​por Forças externas - manequins

Como lidar com outliers causados ​​por Forças externas - manequins

Certifique-se de verificar atentamente os outliers antes eles influenciam sua análise preditiva. Os outliers podem distorcer a análise de dados e dados. Por exemplo, qualquer análise estatística feita com dados que deixa outliers no lugar acaba por desviar os meios e variâncias. Os outliers não controlados ou mal interpretados podem levar a conclusões falsas. Diga os seus dados que ...

Como criar um modelo de análise preditiva com regressão R - manequins

Como criar um modelo de análise preditiva com regressão R - manequins

Você deseja criar um preditivo modelo de análise que você pode avaliar usando resultados conhecidos. Para fazer isso, vamos dividir nosso conjunto de dados em dois conjuntos: um para treinar o modelo e outro para testar o modelo. Uma divisão 70/30 entre treinamento e testes de conjuntos de dados será suficiente. As próximas duas linhas de código ...

Como definir objetivos de negócios para um modelo de análise preditiva - dummies

Como definir objetivos de negócios para um modelo de análise preditiva - dummies

Um modelo de análise preditiva visa resolvendo um problema comercial ou realizando um resultado comercial desejado. Esses objetivos comerciais se tornam os objetivos do modelo. Conhecer aqueles garante o valor comercial do modelo que você constrói - o que não deve ser confundido com a precisão do modelo. Hipotéticamente, você pode construir um modelo preciso para ...