عدة مخططات في مخطط واحد
جزء من قسم البيانات والرسوم البيانية في رحلة Machine Learning على Coddy. الدرس 28 من 60.
تتابع شاحنة طعام زبائنها ومدة انتظارهم. من الأفضل عرض الوحدات المختلفة في مخططين جنبًا إلى جنب ضمن شكل واحد:
أيام مزدحمة، وانتظار طويل: نظرة واحدة تروي القصة. ينشئ plt.subplots(1, 2) صفًا واحدًا يضم مخططين، حيث يكون axs[0] على اليسار وaxs[1] على اليمين:
days = ["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri"]
customers = [60, 85, 70, 120, 150]
wait = [4, 6, 5, 9, 12]
fig, axs = plt.subplots(1, 2)
axs[0].bar(days, customers)
axs[0].set_title("Customers")
axs[1].plot(days, wait)
axs[1].set_title("Wait (min)")
plt.show()كل واحد منها مخطط كامل بالأساليب التي تعرفها. تأتي الصفوف أولًا، مثل الشكل: plt.subplots(2, 1) يكدّسها.
التحدي
متوسطسجّل أحد المتنزهين ثماني رحلات: المسافة المقطوعة بالكيلومترات km والوقت المستغرق hours. تُسمّي الدالة الابتدائية label(ax, title, xlabel, ylabel) مخططًا واحدًا. ارسم مخططين جنبًا إلى جنب:
- على اليسار: خط يبيّن
km(عموديًا) لكل رقم رحلة فيhikes(أفقيًا). - على اليمين: نقطة واحدة لكل رحلة، المسافة أفقيًا والوقت عموديًا.
- سمِّ كل مخطط باستدعاء واحد للدالة
label، مستخدمًا النصوص أدناه.
ينبغي أن يبدو مخططك مثل هذا، من سجل متنزه آخر:
النصوص: Distance per Hike وHike وDistance (km) على اليسار؛ وTime vs Distance وDistance (km) وTime (h) على اليمين. لا يطبع برنامجك أي شيء.
جرّب بنفسك
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
hikes = np.arange(1, 9)
km = np.array([8.0, 12.5, 6.0, 15.0, 10.0, 18.5, 9.5, 14.0])
hours = np.array([2.5, 4.0, 2.0, 5.0, 3.5, 6.5, 3.0, 4.5])
# يُعيّن عنوانًا لأحد المخططات وتسميات لمحاوره (لا يُرجع شيئًا)
def label(ax, title, xlabel, ylabel):
ax.set_title(title)
ax.set_xlabel(xlabel)
ax.set_ylabel(ylabel)
# اكتب شيفرتك أدناه
# لا تُغيّر السطر أدناه
plt.show()
يتضمن هذا الدرس اختبارًا قصيرًا. ابدأ الدرس للإجابة عليه وتتبّع تقدمك.
جميع دروس البيانات والرسوم البيانية
5المخططات الخطية والمبعثرة
التسميات والعناوينالمخططات المبعثرةخطوط متعددة ووسائل الإيضاحالألوان والعلاماتالأشكال والمحاورمراجعة: الخطوات الأسبوعية11مجموعات البيانات لتعلم الآلة
مجموعات البيانات المدمجةالسمات والتسمياتاستكشاف البيانات حسب الفئةرسم الفئاتمراجعة: مجموعة بيانات النبيذ3العمليات الحسابية على المصفوفات
العمليات الحسابية على المصفوفات كاملةالإحصاءات الملخّصةالإحصاءات حسب المحورالبثّالأقنعة المنطقيةمراجعة: درجات الاختبار6المخططات للبيانات
المخططات الشريطيةالمدرجات التكراريةعدة مخططات في مخطط واحدالصور كمصفوفاتمراجعة: تقرير هطول الأمطارتدرّب بنفسك: مترجم Python عبر الإنترنت