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Comment obtenir les décomptes d'une table pour produire une carte thermique ?


J'essaie de créer une carte thermique des médecins par code postal en fonction du code postal. J'ai un tableau avec les médecins et leurs codes postaux, certains d'entre eux se répétant car il y a plus d'un médecin par code postal. J'ai également un fichier de formes avec des caractéristiques de polygone de codes postaux.

J'ai essayé l'outil Get Count (qui a renvoyé le nombre total de lignes) et l'outil Find Duplicate, qui n'ont rien fait pour moi. Find Duplicate vient de produire un tableau déroutant avec le même nombre d'enregistrements que l'original qui n'avait pas réellement les valeurs d'entrée correctes dans la colonne centrale (beaucoup étaient quelque chose de différent) et les nombres dans la colonne de droite ne correspondaient pas aux nombres que je vois ( via select by attribute: zipcode = thiszipcode, result: x ont été sélectionnés).

Ma pensée est que je pourrais créer une table basée sur la table des médecins qui répertorie chaque valeur unique (le code postal) et son nombre. Je joindrais ensuite cette table au fichier de formes du code postal et créerais une belle carte thermique. Cela semble si simple, mais je n'arrive pas à comprendre comment obtenir le décompte. Avez-vous des idées?


Vous pouvez résumer le tableau par code postal. Choisissez le code postal comme champ de statistiques et le type de statistique COUNT. Ensuite, pour Case Field, choisissez le code postal. Le tableau de sortie vous donnera le nombre de médecins par code postal.
Vous pouvez également le faire dans ArcMap en cliquant avec le bouton droit sur le champ que vous souhaitez résumer et en sélectionnant « résumé ».


Carte de chaleur de Tableau

Tableau Heat Map est utilisé pour afficher les données avec les couleurs. Nous pouvons créer une carte thermique à l'aide d'un ou plusieurs membres Dimensions et d'une valeur de mesure. Heat Map dans Tableau aidera à comparer les données par leur couleur. Par exemple, combien de produits sont insuffisants et combien de produits sont au-dessus de nos attentes, etc.

Dans cet article, nous allons vous montrer comment créer une carte thermique Tableau avec un exemple. Pour cette démo Heat Map, nous allons écrire la requête SQL personnalisée par rapport à la source de données SQL Server.

Veuillez visiter l'article Connecter Tableau à SQL Server pour comprendre les configurations. Et la requête SQL personnalisée que nous allons utiliser pour ce rapport Tableau Heatmap est :


Vous voulez matplotlib.pcolor :

Pour les personnes qui examinent cela aujourd'hui, je recommanderais la carte thermique Seaborn () comme documentée ici.

L'exemple ci-dessus se ferait comme suit :

Où %matplotlib est une fonction magique IPython pour ceux qui ne sont pas familiers.

Si vous n'avez pas besoin d'un tracé proprement dit et que vous souhaitez simplement ajouter de la couleur pour représenter les valeurs dans un format de tableau, vous pouvez utiliser la méthode style.background_gradient() du bloc de données pandas. Cette méthode colore le tableau HTML qui s'affiche lors de la visualisation des trames de données pandas, par ex. le JupyterLab Notebook et le résultat est similaire à l'utilisation du "formatage conditionnel" dans un tableur :

Pour une utilisation détaillée, veuillez consulter la réponse plus élaborée que j'ai fournie sur le même sujet précédemment et la section de style de la documentation de pandas.


  • Le Rayon le curseur définit le rayon d'influence en pixels. Des valeurs plus élevées donnent une apparence plus lisse.
  • Le Opacité le curseur contrôle la transparence des couleurs de la carte thermique.
  • L'optionnel Poids colonne ajuste l'importance de chaque point en multipliant son intensité par la valeur de colonne spécifiée.

Les cartes thermiques utilisent la couche Maps API Heatmap, elles extraient donc les données dans le navigateur avant de les afficher. Ceci est différent des cartes de fonctionnalités de Fusion Tables qui affichent des tuiles de carte sur le serveur. Pour cette raison, seules les 1 000 premières lignes sont mappées. Vous pouvez ajouter des filtres à votre carte pour maintenir le nombre de lignes sous la limite.

Les cartes thermiques des adresses géocodées peuvent être visualisées dans Fusion Tables mais ne peuvent pas être publiées. La publication extrairait les géocodes, ce qui n'est pas autorisé par les limites d'utilisation de l'API Google Geocoding.


Importez les packages Python requis

Nous importons les packages Python suivants :

Charger le jeu de données

Nous lisons l'ensemble de données à l'aide de la fonction read_csv de pandas et visualisons les dix premières lignes à l'aide de l'instruction print.

Créer un tableau Python Numpy

Puisque nous voulons construire une matrice 6 x 5, nous créons un tableau à n dimensions de la même forme pour les colonnes &ldquoSymbol&rdquo et &ldquoChange&rdquo.

Créer un pivot en Python

La fonction pivot est utilisée pour créer une nouvelle table dérivée à partir de l'objet de bloc de données donné &ldquodf&rdquo. La fonction prend trois arguments index, colonnes et valeurs. Les valeurs des cellules du nouveau tableau sont extraites de la colonne indiquée comme paramètre de valeurs, qui dans notre cas est la colonne &ldquoChange&rdquo.

Créer un tableau pour annoter la carte thermique

Dans cette étape, nous créons un tableau qui sera utilisé pour annoter la carte thermique marine. Nous appelons la méthode flatten sur les tableaux &ldquosymbol&rdquo et &ldquopercentage&rdquo pour aplatir une liste Python de listes sur une ligne. La fonction zip qui renvoie un itérateur zippe une liste en Python . Nous exécutons une boucle Python For et en utilisant la fonction de formatage, nous formatons le symbole boursier et la valeur de variation de prix en pourcentage selon nos besoins.

Créer la figure Matplotlib et définir le tracé

Nous créons un tracé Matplotlib vide et définissons la taille de la figure. Nous ajoutons également le titre au tracé et définissons la taille de la police du titre et sa distance par rapport au tracé à l'aide de la méthode set_position.

Nous souhaitons afficher uniquement les symboles boursiers et leur changement de prix en pourcentage respectif sur une seule journée. Par conséquent, nous masquons les coches des axes X et Y et supprimons également les deux axes du tracé de la carte thermique.

Créer la carte thermique

Dans la dernière étape, nous créons la carte thermique à l'aide de la fonction heatmap du package python seaborn. La fonction heatmap prend les arguments suivants :

Les données &ndash jeu de données 2D qui peut être forcé dans un ndarray. Si un DataFrame Pandas est fourni, les informations d'index/colonne seront utilisées pour étiqueter les colonnes et les lignes.

annot &ndash un tableau de même forme que les données qui sont utilisées pour annoter la carte thermique.

carte cm &ndashez un nom ou un objet de palette de couleurs matplotlib. Cela mappe les valeurs de données à l'espace colorimétrique.

fmt &ndash code de formatage de chaîne à utiliser lors de l'ajout d'annotations.

largeurs de ligne &ndash définit la largeur des lignes qui diviseront chaque cellule.

Voici notre sortie finale de la carte thermique du python marin pour le groupe de sociétés pharmaceutiques choisi. Cela a l'air plutôt soigné et propre, n'est-ce pas ? Un rapide coup d'œil à cette carte thermique et on peut facilement comprendre comment le marché se porte pour la période.

Télécharger le code de la carte thermique Python

Les lecteurs peuvent télécharger l'intégralité du code Python Seaborn ainsi que le fichier Excel à l'aide du bouton de téléchargement fourni ci-dessous et créer leurs propres cartes thermiques personnalisées. Un petit ajustement dans le code Python et vous pouvez créer des cartes thermiques Python marines de n'importe quelle taille, pour n'importe quel indice de marché ou pour n'importe quelle période en utilisant ce code Python. La carte thermique Seaborn peut être utilisée sur les marchés en direct en connectant le flux de données en temps réel au fichier Excel lu dans le code Python.


Contenu

Les cartes thermiques ont pour origine des affichages 2D des valeurs dans une matrice de données. Les valeurs plus élevées étaient représentées par de petits carrés gris foncé ou noirs (pixels) et les valeurs plus petites par des carrés plus clairs. Loua (1873) a utilisé une matrice d'ombrage pour visualiser les statistiques sociales à travers les quartiers de Paris. [1] Sneath (1957) a affiché les résultats d'une analyse de cluster en permutant les lignes et les colonnes d'une matrice pour placer des valeurs similaires les unes à côté des autres selon le clustering. Jacques Bertin a utilisé une représentation similaire pour afficher des données conformes à une échelle de Guttman. L'idée de joindre des arbres de cluster aux lignes et colonnes de la matrice de données est née avec Robert Ling en 1973. Ling a utilisé des caractères d'imprimante surchargés pour représenter différentes nuances de gris, une largeur de caractère par pixel. Leland Wilkinson a développé le premier programme informatique en 1994 (SYSTAT) pour produire des cartes thermiques des clusters avec des graphiques couleur haute résolution. Le Eisen et al. L'affichage montré dans la figure est une réplique de la conception antérieure de SYSTAT. [ citation requise ]

Le concepteur de logiciels Cormac Kinney a déposé le terme « carte thermique » en 1991 pour décrire un affichage 2D représentant des informations sur les marchés financiers. [2] La société qui a acquis l'invention de Kinney en 2003 a involontairement laissé la marque expirer. [3]

Il existe différents types de cartes thermiques :

  • Les cartes thermiques biologiques sont généralement utilisées en biologie moléculaire pour représenter le niveau d'expression de nombreux gènes dans un certain nombre d'échantillons comparables (par exemple, des cellules dans différents états, des échantillons de différents patients) tels qu'ils sont obtenus à partir de puces à ADN.
  • La carte arborescente est un partitionnement hiérarchique 2D des données qui ressemble visuellement à une carte thermique.
  • Un graphique en mosaïque est une carte thermique en mosaïque pour représenter un tableau de données bidirectionnel ou supérieur. Comme pour les treemaps, les régions rectangulaires d'un tracé en mosaïque sont organisées hiérarchiquement. Cela signifie que les régions sont des rectangles au lieu de carrés. Friendly (1994) examine l'historique et l'utilisation de ce graphique.
  • Une visualisation de fonction de densité est une carte thermique pour représenter la densité de points dans une carte. Il permet de percevoir la densité de points indépendamment du facteur de zoom. Perrot et al. (2015) ont proposé un moyen d'utiliser la fonction de densité pour visualiser des milliards et des milliards de points à l'aide d'une infrastructure Big Data avec Spark et Hadoop. [5]

De nombreux schémas de couleurs différents peuvent être utilisés pour illustrer la carte thermique, avec des avantages et des inconvénients perceptifs pour chacun. Les cartes de couleurs arc-en-ciel sont souvent utilisées, car les humains peuvent percevoir plus de nuances de couleur que de gris, ce qui augmenterait prétendument la quantité de détails perceptibles dans l'image. Cependant, cela est découragé par de nombreux membres de la communauté scientifique, pour les raisons suivantes : [6] [7] [8] [9] [10] [11]

  • Les couleurs n'ont pas l'ordre perceptuel naturel que l'on trouve dans les palettes de couleurs du spectre des niveaux de gris ou du corps noir. [6][11]
  • Les palettes de couleurs courantes (comme la palette de couleurs « jet » utilisée par défaut dans de nombreux logiciels de visualisation) présentent des changements de luminance incontrôlés qui empêchent une conversion significative en niveaux de gris pour l'affichage ou l'impression. Cela détourne également l'attention des données réelles, faisant arbitrairement apparaître les régions jaunes et cyan plus importantes que les régions des données qui sont en réalité les plus importantes. [6][11]
  • Les changements entre les couleurs conduisent également à la perception de dégradés qui ne sont pas réellement présents, ce qui rend les dégradés réels moins importants, ce qui signifie que les palettes de couleurs arc-en-ciel peuvent en fait obscur détail dans de nombreux cas plutôt que de l'améliorer. [6][10][11]
  • Toutes les couleurs d'une carte de couleurs arc-en-ciel ne peuvent pas être différenciées par des lecteurs déficients en vision des couleurs, ce qui rend les chiffres utilisant ces schémas de couleurs inaccessibles à une proportion importante de la population. [11]

Les cartes choroplèthes sont parfois appelées à tort cartes thermiques. Une carte choroplèthe présente différents ombrages ou motifs à l'intérieur des limites géographiques pour montrer la proportion d'une variable d'intérêt, tandis que la coloration d'une carte thermique (dans un contexte cartographique) ne correspond pas aux limites géographiques. [12]

Plusieurs implémentations logicielles de cartes thermiques sont disponibles gratuitement :

    , un environnement logiciel gratuit pour le calcul statistique et les graphiques, contient plusieurs fonctions pour tracer des cartes thermiques, [13][14] y compris des cartes thermiques interactives de clusters [15] (via le package heatmaply R). , un programme de traçage en ligne de commande universel et gratuit, peut tracer des cartes thermiques 2D et 3D. [16] peut générer une carte thermique à partir d'une feuille de calcul Google Sheets limitée à 1000 points de données géographiques. [17] Le schéma de couleurs « cubehelix » fournit des ressources pour un schéma de couleurs qui s'imprime en niveaux de gris croissants de manière monotone sur les appareils postscript noir et blanc. [18] 3 peut restituer une couche de carte thermique d'une propriété sélectionnée de toutes les caractéristiques géographiques dans une couche vectorielle. [19] , [20][21]AnyChart[22][23] et Highcharts[24][25] sont des bibliothèques JavaScript pour la visualisation de données qui offrent la possibilité de créer des cartes thermiques interactives, de basiques à hautement personnalisées, dans le cadre de leurs solutions.

Neige à effet de lac – les informations du radar météorologique sont généralement affichées à l'aide d'une carte thermique.

La voix humaine a visualisé avec un spectrogramme une carte thermique représentant l'amplitude de la STFT. Une visualisation alternative est le tracé en cascade.

Exemple montrant les relations entre une carte thermique, un tracé de surface et des courbes de niveau des mêmes données

Combinaison d'un tracé de surface et d'une carte thermique, où la hauteur de la surface représente l'amplitude de la fonction et la couleur représente l'angle de phase.


J'ai découvert ce pack il y a quelques mois.

À partir du commit 0573195c07 sur Github, le code ne fonctionnera pas avec un argument grouping=. C'est parti pour la session de débogage de vendredi.

Commencez par télécharger une version zippée depuis Github. Vous devrez pirater le fichier R/likert.R, en particulier les fonctions likert et plot.likert. Premièrement, dans likert , cast() est utilisé mais le package reshape n'est jamais chargé (bien qu'il y ait une instruction import(reshape) dans le fichier NAMESPACE). Vous pouvez le charger vous-même au préalable. Deuxièmement, il y a une instruction incorrecte pour récupérer les étiquettes des articles, où un i est suspendu autour de la ligne 175. Cela doit également être corrigé, par exemple. en remplaçant toutes les occurrences de likert$items[,i] par likert$items[,1] . Ensuite, vous pouvez installer le package comme vous avez l'habitude de le faire sur votre machine. Sur mon Mac, j'ai fait

Ensuite, avec R, essayez ce qui suit :

Cela devrait fonctionner, mais le rendu visuel sera horrible à cause du nombre élevé d'éléments. Cela fonctionne sans regroupement (par exemple, plot(likert(resp)) ), cependant.

Je suggérerais donc de réduire votre ensemble de données à de plus petits sous-ensembles d'éléments. Par exemple, en utilisant 12 éléments,

Je reçois un graphique à barres empilées « lisible ». Vous pourrez probablement les traiter par la suite. (Ce sont des objets ggplot2, mais vous ne pourrez pas les organiser sur une seule page avec gridExtra::grid.arrange() en raison d'un problème de lisibilité !)


Visualiser les données

En plus de calculer les quantités numériques telles que la moyenne, la médiane ou la variance, vous pouvez utiliser des méthodes visuelles pour présenter, décrire et résumer les données. Dans cette section, vous apprendrez à présenter vos données visuellement à l'aide des graphiques suivants :

  • Boîtes à moustaches
  • Histogrammes
  • Camemberts
  • Diagramme à barres
  • Tracés X-Y
  • Cartes thermiques

matplotlib.pyplot est une bibliothèque très pratique et largement utilisée, bien qu'elle ne soit pas la seule bibliothèque Python disponible à cet effet. Vous pouvez l'importer comme ceci :

Maintenant, vous avez importé matplotlib.pyplot et prêt à l'emploi. La deuxième déclaration définit le style de vos tracés en choisissant des couleurs, des largeurs de ligne et d'autres éléments stylistiques. Vous êtes libre de les omettre si vous êtes satisfait des paramètres de style par défaut.

Noter: Cette section se concentre sur représentant des données et réduit les paramètres stylistiques au minimum. Vous verrez des liens vers la documentation officielle pour les routines utilisées à partir de matplotlib.pyplot , afin que vous puissiez explorer les options que vous n'avez pas vues ici.

Vous utilisez des nombres pseudo-aléatoires pour utiliser les données. Vous n'avez pas besoin de connaissances sur les nombres aléatoires pour pouvoir comprendre cette section. Vous avez juste besoin de quelques nombres arbitraires, et les générateurs pseudo-aléatoires sont un outil pratique pour les obtenir. Le module np.random génère des tableaux de nombres pseudo-aléatoires :

NumPy 1.17 a introduit un autre module pour la génération de nombres pseudo-aléatoires. Pour en savoir plus, consultez la documentation officielle.

Boîtes à moustaches

Le boîte à moustaches est un excellent outil pour représenter visuellement les statistiques descriptives d'un ensemble de données donné. Il peut afficher la plage, la plage interquartile, la médiane, le mode, les valeurs aberrantes et tous les quartiles. Tout d'abord, créez des données à représenter avec une boîte à moustaches :

La première instruction définit la graine du générateur de nombres aléatoires NumPy avec seed() , afin que vous puissiez obtenir les mêmes résultats à chaque fois que vous exécutez le code. Vous n'avez pas à définir la valeur de départ, mais si vous ne spécifiez pas cette valeur, vous obtiendrez des résultats différents à chaque fois.

Les autres instructions génèrent trois tableaux NumPy avec des nombres pseudo-aléatoires normalement distribués. x fait référence au tableau avec 1000 éléments, y en a 100 et z contient 10 éléments. Maintenant que vous disposez des données avec lesquelles travailler, vous pouvez appliquer .boxplot() pour obtenir la boîte à moustaches :

Les paramètres de .boxplot() définissent les éléments suivants :

  • X sont vos données.
  • vert définit l'orientation du tracé sur horizontale lorsque False . L'orientation par défaut est verticale.
  • montre signifie montre la moyenne de vos données lorsque True .
  • ligne moyenne représente la moyenne sous forme de ligne lorsque True . La représentation par défaut est un point.
  • Étiquettes : les étiquettes de vos données.
  • patch_artiste détermine comment tracer le graphique.
  • médianprops désigne les propriétés de la ligne représentant la médiane.
  • moyens indique les propriétés de la ligne ou du point représentant la moyenne.

Il existe d'autres paramètres, mais leur analyse dépasse le cadre de ce didacticiel.

Le code ci-dessus produit une image comme celle-ci :

Vous pouvez voir trois box plots. Chacun d'eux correspond à un seul ensemble de données ( x , y ou z ) et affiche les éléments suivants :

  • La moyenne est la ligne pointillée rouge.
  • La médiane est la ligne violette.
  • Le premier quartile est le bord gauche du rectangle bleu.
  • Le troisième quartile est le bord droit du rectangle bleu.
  • L'intervalle interquartile est la longueur du rectangle bleu.
  • La gamme contient tout de gauche à droite.
  • Les valeurs aberrantes sont les points à gauche et à droite.

Une boîte à moustaches peut montrer autant d'informations en un seul chiffre !

Histogrammes

Les histogrammes sont particulièrement utiles lorsqu'il existe un grand nombre de valeurs uniques dans un jeu de données. L'histogramme divise les valeurs d'un ensemble de données triées en intervalles, également appelés bacs. Souvent, tous les bacs ont la même largeur, bien que cela ne doive pas être le cas. Les valeurs des limites inférieure et supérieure d'un groupe sont appelées les bords de bac.

Le la fréquence est une valeur unique qui correspond à chaque casier. C'est le nombre d'éléments de l'ensemble de données avec les valeurs entre les bords du bac. Par convention, tous les bacs sauf le plus à droite sont à moitié ouverts. Ils incluent les valeurs égales aux bornes inférieures, mais excluent les valeurs égales aux bornes supérieures. Le bac le plus à droite est fermé car il inclut les deux bornes. Si vous divisez un ensemble de données avec les bords de bac 0, 5, 10 et 15, alors il y a trois bacs :

  1. Le premier bac le plus à gauche contient les valeurs supérieures ou égales à 0 et inférieures à 5.
  2. Le deuxième bac contient les valeurs supérieures ou égales à 5 et inférieures à 10.
  3. Le troisième bac le plus à droite contient les valeurs supérieures ou égales à 10 et inférieures ou égales à 15.

La fonction np.histogram() est un moyen pratique d'obtenir des données pour les histogrammes :

Il prend le tableau avec vos données et le nombre (ou les arêtes) de bacs et renvoie deux tableaux NumPy :

  1. hist contient la fréquence ou le nombre d'articles correspondant à chaque bac.
  2. bin_edges contient les bords ou les limites du bac.

Ce que l'histogramme () calcule, .hist () peut afficher graphiquement :

Le premier argument de .hist() est la séquence avec vos données. Le deuxième argument définit les bords des bacs. Le troisième désactive la possibilité de créer un histogramme avec des valeurs cumulées. Le code ci-dessus produit une figure comme celle-ci :

Vous pouvez voir les bords des bacs sur l'axe horizontal et les fréquences sur l'axe vertical.

Il est possible d'obtenir l'histogramme avec les nombres cumulés d'éléments si vous fournissez l'argument cumulative=True à .hist() :

Ce code donne la figure suivante :

Il montre l'histogramme avec les valeurs cumulées. La fréquence du premier bac et du bac le plus à gauche est le nombre d'articles dans ce bac. La fréquence du deuxième bac est la somme des nombres d'articles dans les premier et deuxième bacs. Les autres bacs suivent ce même schéma. Enfin, la fréquence du dernier bac le plus à droite est le nombre total d'éléments dans l'ensemble de données (dans ce cas, 1000). Vous pouvez également dessiner directement un histogramme avec pd.Series.hist() en utilisant matplotlib en arrière-plan.

Camemberts

Camemberts représentent des données avec un petit nombre d'étiquettes et des fréquences relatives données. Ils fonctionnent bien même avec les étiquettes qui peuvent être commandées (comme les données nominales). Un camembert est un cercle divisé en plusieurs tranches. Chaque tranche correspond à une seule étiquette distincte de l'ensemble de données et a une zone proportionnelle à la fréquence relative associée à cette étiquette.

Définissons des données associées à trois libellés :

Maintenant, créez un camembert avec .pie() :

Le premier argument de .pie() est vos données, et le second est la séquence des étiquettes correspondantes. autopct définit le format des fréquences relatives indiquées sur la figure. Vous obtenez un chiffre qui ressemble à ceci :

Le graphique à secteurs montre x comme la plus petite partie du cercle, y comme la prochaine plus grande, puis z comme la plus grande partie. Les pourcentages indiquent la taille relative de chaque valeur par rapport à leur somme.

Diagramme à barres

Diagramme à barres illustrent également des données qui correspondent à des étiquettes données ou à des valeurs numériques discrètes. Ils peuvent afficher les paires de données de deux ensembles de données. Les éléments d'un ensemble sont les Étiquettes, tandis que les éléments correspondants de l'autre sont leurs fréquences. En option, ils peuvent également afficher les erreurs liées aux fréquences.

Le graphique à barres montre des rectangles parallèles appelés barres. Chaque barre correspond à une seule étiquette et a une hauteur proportionnelle à la fréquence ou fréquence relative de son étiquette. Générons trois ensembles de données, chacun avec 21 éléments :

Vous utilisez np.arange() pour obtenir x , ou le tableau d'entiers consécutifs de 0 à 20 . Vous l'utilisez pour représenter les étiquettes. y est un tableau d'entiers aléatoires uniformément distribués, également compris entre 0 et 20 . Ce tableau représentera les fréquences. err contient des nombres à virgule flottante normalement distribués, qui sont les erreurs. Ces valeurs sont facultatives.

Vous pouvez créer un graphique à barres avec .bar() si vous voulez des barres verticales ou .barh() si vous aimez les barres horizontales :

Ce code devrait produire la figure suivante :

Les hauteurs des barres rouges correspondent aux fréquences y , tandis que les longueurs des lignes noires montrent les erreurs err . Si vous ne voulez pas inclure les erreurs, omettez le paramètre yerr de .bar() .

Tracés X-Y

Le tracé x-y ou alors nuage de points représente les paires de données de deux ensembles de données. L'axe horizontal des x montre les valeurs de l'ensemble x , tandis que l'axe vertical des y montre les valeurs correspondantes de l'ensemble y . Vous pouvez éventuellement inclure la ligne de régression et le coefficient de corrélation. Laissez&rsquos générer deux jeux de données et effectuer une régression linéaire avec scipy.stats.linregress() :

L'ensemble de données x est à nouveau le tableau avec les entiers de 0 à 20. y est calculé comme une fonction linéaire de x déformée avec un peu de bruit aléatoire.

linregress renvoie plusieurs valeurs. Vous avez besoin de la pente et de l'interception de la droite de régression, ainsi que du coefficient de corrélation r . Ensuite, vous pouvez appliquer .plot() pour obtenir le tracé x-y :

Le résultat du code ci-dessus est ce chiffre:

Vous pouvez voir les points de données (paires x-y) sous forme de carrés rouges, ainsi que la ligne de régression bleue.

Cartes thermiques

UNE carte de chaleur peut être utilisé pour afficher visuellement une matrice. Les couleurs représentent les nombres ou éléments de la matrice. Les cartes thermiques sont particulièrement utiles pour illustrer les matrices de covariance et de corrélation. Vous pouvez créer la carte thermique pour une matrice de covariance avec .imshow() :

Ici, la carte thermique contient les étiquettes « x » et « y » ainsi que les nombres de la matrice de covariance. Vous obtenez un chiffre comme celui-ci :

Le champ jaune représente le plus grand élément de la matrice 130.34 , tandis que le violet correspond au plus petit élément 38.5 . Les carrés bleus entre les deux sont associés à la valeur 69,9 .

Vous pouvez obtenir la carte thermique de la matrice des coefficients de corrélation en suivant la même logique :

Le résultat est la figure ci-dessous :

La couleur jaune représente la valeur 1,0 et la couleur violette indique 0,99 .


Heat Map est très populaire dans le monde SIG qui peut être produit dans divers logiciels SIG, j'ai écrit un didacticiel sur Comment créer une carte thermique à l'aide du logiciel QGIS. Ce tutoriel montrera la création d'une carte thermique à l'aide de la version Microsoft Excel de 2013 à 2017. Sur cette version Excel, vous pouvez télécharger l'application et les utiliser pour une raison spécifique. Pour créer une carte thermique, nous utiliserons Carte de chaleur géographique App et c'est gratuit.

1. Ouvrez votre feuille Excel puis allez dans Insérer > Mes applications.

2. Cliquez ensuite sur le Magasin et tapez du texte Carte de chaleur géographique sur le chercher boîte. Cliquez ensuite sur le Ajouter bouton.

3. Après avoir ajouté l'application, la première fois, elle ouvrira automatiquement la fenêtre Carte de chaleur géographique.

J'utilise les données suivantes.

Lisez aussi : Créer des cartes sur Microsoft Excel 2013 à l'aide de Power Map

4. Cliquez ensuite sur le Avoir A débuté bouton, la fenêtre suivante apparaîtra. Sélectionnez les données en utilisant le Sélectionnez les données bouton. Sous Choisissez la carte sélectionner Monde , Régions prendra Nom terrain et Valeurs le terrain aura Valeur . Attribuez également le Thème de couleur et carte Titre. Enfin frappé sauver bouton pour créer une carte.

5. Carte de sortie finale par le Carte de chaleur géographique App.

6. SI vous souhaitez modifier les valeurs, cliquez sur le réglage bouton.


Vue CLOISONS

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Lorsque vous interrogez la vue INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS, les résultats de la requête contiennent une ligne pour chaque partition.

La vue INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS a le schéma suivant :

Exemples

L'exemple suivant calcule le nombre d'octets utilisés par chaque niveau de stockage dans toutes les tables de l'ensemble de données bigquery-public-data.crypto_bitcoin.

Console

Ouvrez la page BigQuery dans Cloud Console.

Saisissez la requête SQL standard suivante dans le champ Éditeur de requêtes boîte. INFORMATION_SCHEMA requiert une syntaxe SQL standard. Le SQL standard est la syntaxe par défaut dans Cloud Console.

Utilisez la commande de requête et spécifiez la syntaxe SQL standard à l'aide de l'indicateur --nouse_legacy_sql ou --use_legacy_sql=false. La syntaxe SQL standard est requise pour les requêtes INFORMATION_SCHEMA.

Les résultats devraient ressembler au tableau suivant. Le nombre exact d'octets peut changer à mesure que l'ensemble de données est mis à jour au fil du temps.

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