Yazara göre resim
 

Julia programlama dili, Pythons'un matplotlib'ine ve R'nin ggplot'una benzer veri görselleştirme araçlarıyla yeni adımlar atıyor. Bu paketler, C++ hızı ve paralel işlemler ile kullanım kolaylığı sağlar. Bu nedenle, büyük bir veri kümesini görselleştirirken oldukça kullanışlıdır. 

Bu blogda şunları öğreneceğiz Grafikler.jl, Gadfly.jl, ve VegaLite.jl kod örnekleriyle. O halde gerekli paketleri yükleyerek başlayalım. 

import Pkg; Pkg.add(["RDatasets","Plots","Gadfly","VegaLite"])

Grafikler.jl Julia'da güçlü bir görselleştirme aracıdır. Arka uçta GR, PythonPlot, PGFPlotsX veya Plotly kullanan bir meta pakettir. Arka uçlardan biri istediğiniz özellikleri desteklemiyorsa, kodu değiştirmeden istediğiniz zaman diğerine geçebilirsiniz. 

Plots.jl hafif, Sezgisel, Kısa, Esnek ve Tutarlı bir çizim paketidir. 

Örnek 1

Sinüs dalgasını görüntülemek için paketi içe aktarmamız ve ardından x ve y1 değişkenlerini oluşturmamız gerekir. 

• x: 0 ile 10 arasında değişir.
• y: günah(x)

Bir çizgi grafiğini görüntülemek için yalnızca x ve y argümanlarını sağlamamız gerekir. Plots.plot fonksiyonu. 

using Plots
x = range(0, 10, length=100)
y1 = sin.(x)
Plots.plot(x, y1)

Aşağıdakileri kullanarak grafiğin üst üste gelmesini sağlayabilirsiniz: Plots.plot! işlev. Aynı eksenin her iki grafiğini de gösterecektir. 

y2 = @. cos(x)^2 - 1/2 Plots.plot!(x, y2)

Örnek 2

Karmaşık bir çubuk grafik çizelim, bunun için ilk önce cars veri kümesi RDatasets paketi. 

using RDatasets
cars = dataset("datasets", "mtcars")
first(cars,5)

Bundan sonra kullanacağız Plots.bar Her model için “Galon Başına Mil” ve QSec işlevi.

İşlevi ihtiyaçlarımıza göre özelleştirdik:

• Etiketleri yeniden adlandırdık. 
• Başlığı ekleyin.
• X işaretlerini 45 dereceye döndürün.
• Grafiğin boyutunu sınırlayın.
• Efsanenin yerini değiştirin. 
• Tüm araba modellerini görüntüleyin.
• Y işaretlerini sınırlayın.

Plots.bar(cars.Model, [cars.MPG,cars.QSec], label = ["Miles per Gallon" "QSec"], title = "Models-Miles per Gallon and Qsec", xrotation = 45, size = [600, 600], legend =:topleft, xticks =:all, yticks =0:25)

Örnek 3

Pasta grafiklerini çizmek için yalnızca etiketlere ve değerlere eklememiz gerekir. Plots.pie işlev. Ayrıca başlığı ve satır genişliğini de ekledik. 

x = ["A","B","C","D"]
y = [0.1,0.2,0.4,0.3]
Plots.pie(x,y,title ="KDnuggets Readers" ,l = 0.5)

Gadfly.jl popüler bir istatistiksel çizim ve veri görselleştirme aracıdır. R'nin ggplot kütüphanesinden oldukça etkilenir. 

Anahtar özellikler: 

• Ijulia ve Jupyter Notebook ile çalışır. 
• Grafikleri SVG, PNG, Postscript ve PDF'ye yüksek kalitede işleyin.
• DataFrames.jl ile güçlü bir entegrasyona sahiptir.
• Ayrıca kaydırma, yakınlaştırma ve geçiş yapma gibi etkileşimler de sağladı.
• Çok sayıda ortak çizim türünü destekler.

Örnek 1

Erkeklerin ve Kadınların geçmiş verilerini çizmek için Londra doğum oranı verilerini içe aktaracağız. Daha sonra geniş formdaki verileri uzun forma dönüştüreceğiz. stack fonksiyonu.

Bize yıl, değişken ve değer sütunlarını verecektir. Değişken erkek veya kadın olacak ve değer doğum oranı olacaktır. 

births = RDatasets.dataset("HistData", "Arbuthnot")[:,[:Year, :Males, :Females]]
stacked_birth = stack(births, [:Males, :Females])
first(stacked_birth,5)

İki grafiği farklı renklerde görüntüleyebilmemiz için sütunları istifliyoruz. 

The Gadfly.plot işlev bir veri kümesi, x ve y değişkenleri, renk ve grafiğin türünü gerektirir. Bizim durumumuzda bir çizgi grafiği gösteriyoruz. 

using Gadfly
Gadfly.plot(stacked_birth, x=:Year, y=:value, color=:variable, Geom.line)

Örnek 2

Örnekte, değişkenlere ve değerlere göre varsayılan boyutu ayarlayacağız ve kutu grafiğini görüntüleyeceğiz. Aynı işlevi farklı olay örgüsü türleri ve temalarla kullanıyoruz. 

Not: belgeleri takip ederek temalar hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz Temalar · Gadfly.jl.

set_default_plot_size(8cm, 12cm) Gadfly.plot( stacked_birth, x=:variable, y=:value, Geom.boxplot, Theme(default_color="red") )

VegaLite.jl Julia programlama dili için etkileşimli bir çizim paketidir. dayanmaktadır Vega-Lite ve benzer işlevlere sahiptir Altair etkileşimli, basit ve hızlı bir Python kütüphanesidir. 

Örnek 1

Örnekte, VegaLite'ı içe aktarıyoruz ve araba veri setini @vlplot nokta grafiğini görüntüleme işlevi. 

Bizim durumumuzda şunları sağladık:

• Arsa türü.
• X ve y değişkenleri.
• Bir renk argümanına 'Cyl' sütunu eklendi. 
• Grafiğin genişliğini ve yüksekliğini ayarlayın. 

Not: tamsayıları ekleyerek kategorik değerlere dönüştürüyoruz :n Sütun adının önünde. Bizim durumumuzda “Cyl:n”dir. 

using VegaLite cars |> @vlplot( :point, x=:HP, y=:MPG, color="Cyl:n", width=400, height=300
)

Örnek 2

İkinci örnekte silindir türlerini gösteren bir çubuk grafik çizeceğiz. X argümanı için kategori olarak “Silindir”i, y için ise “Silindir” sütunundaki kategorilerin sayısını sayacak “count()”u kullanacağız. 

@vlplot( data=cars, height=350, width=300, :bar, x="Cyl:n", y="count()",
)

 
 
Abid Ali Avan (@1abidaliwan), makine öğrenimi modelleri oluşturmayı seven sertifikalı bir veri bilimcisi uzmanıdır. Şu anda, makine öğrenimi ve veri bilimi teknolojileri üzerine içerik oluşturmaya ve teknik bloglar yazmaya odaklanıyor. Abid, Teknoloji Yönetimi alanında yüksek lisans ve Telekomünikasyon Mühendisliği alanında lisans derecesine sahiptir. Vizyonu, akıl hastalığı ile mücadele eden öğrenciler için bir grafik sinir ağı kullanarak bir AI ürünü oluşturmaktır.
 

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.kdnuggets.com/2023/02/3-julia-packages-data-visualization.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=3-julia-packages-for-data-visualization