Home-theater-designers
Jupyter নোটবুক ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য এক নম্বর গো টুল। এটি একটি ইন্টারেক্টিভ ওয়েব ইন্টারফেস প্রদান করে যা ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন, সহজ বিশ্লেষণ এবং সহযোগিতার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন আপনাকে মানচিত্র বা গ্রাফের মাধ্যমে আপনার ডেটার প্রেক্ষাপট খুঁজে পেতে সক্ষম করে। এই টিউটোরিয়ালটি জুপিটার নোটবুকে গ্রাফের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য একটি অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ গাইড সরবরাহ করে।
পূর্বশর্ত
তোমার দরকার Jupyter ইনস্টল করা আছে আপনার মেশিনে। যদি এটি না হয় তবে আপনি আপনার কমান্ড-লাইনে নিম্নলিখিত কোডটি প্রবেশ করে এটি ইনস্টল করতে পারেন:
$ pip install jupyterআপনারও দরকার হবে পান্ডা এবং matplotlib গ্রন্থাগার:
আমি কি বিমান মোডে ওয়াইফাই ব্যবহার করতে পারি?
$ pip install pandas $ pip install matplotlibইনস্টলেশন সমাপ্ত হওয়ার পরে, জুপিটার নোটবুক সার্ভার শুরু করুন। এটি করার জন্য আপনার টার্মিনালে নিচের কমান্ডটি টাইপ করুন। বর্তমান ডিরেক্টরিতে ফাইল দেখানো একটি জুপিটার পৃষ্ঠা আপনার কম্পিউটারের ডিফল্ট ব্রাউজারে খুলবে।
$ jupyter notebookবিঃদ্রঃ: যে টার্মিনাল উইন্ডোতে আপনি এই কমান্ডটি চালাচ্ছেন তা বন্ধ করবেন না। আপনার সার্ভার বন্ধ হয়ে যাবে যদি আপনি এটি করেন।
সহজ প্লট
একটি নতুন জুপিটার পৃষ্ঠায়, এই কোডটি চালান:
import matplotlib.pyplot as plt
x=[1,2,3,4,5,6,7,8]
y=[2,4,6,8,10,12,14,16]
plt.plot(x,y)
plt.show()
কোডটি একটি সাধারণ লাইন প্লটের জন্য। প্রথম লাইন আমদানি করে পাইপলট থেকে গ্রাফিং লাইব্রেরি matplotlib এপিআই। তৃতীয় এবং চতুর্থ লাইন যথাক্রমে x এবং y অক্ষকে সংজ্ঞায়িত করে।
দ্য পটভূমি() গ্রাফ প্লট করার পদ্ধতি বলা হয়। দ্য দেখান () তারপর গ্রাফ প্রদর্শন করার জন্য পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়।
ধরুন আপনি পরিবর্তে একটি বক্ররেখা আঁকতে চান। পদ্ধতি একই। শুধু এর মান পরিবর্তন করুন অজগর তালিকা y- অক্ষের জন্য।
import matplotlib.pyplot as plt
x=[3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
y= [9,16,25,36,49,64,81,100,121,144]
plt.plot(x,y)
plt.show()
গুরুত্বপূর্ণ কিছু লক্ষ্য করুন: উভয় গ্রাফে, কোন স্পষ্ট স্কেল সংজ্ঞা নেই। স্কেল স্বয়ংক্রিয়ভাবে গণনা এবং প্রয়োগ করা হয়। এটি জুয়েপটার যে অনেক আকর্ষণীয় বৈশিষ্ট্যগুলি অফার করে তার মধ্যে এটি একটি যা আপনাকে কোড সম্পর্কে চিন্তা করার পরিবর্তে আপনার কাজ (ডেটা বিশ্লেষণ) এর দিকে মনোনিবেশ করতে পারে।
যদি আপনিও সতর্ক থাকেন, তাহলে আপনি লক্ষ্য করতে পারেন যে x এবং y অক্ষের মানগুলির সংখ্যা একই। যদি তাদের মধ্যে কোনটি অন্যের চেয়ে কম হয়, আপনি কোডটি চালানোর সময় একটি ত্রুটি চিহ্নিত করা হবে এবং কোন গ্রাফ দেখানো হবে না।
প্রকার উপলব্ধ
উপরের লাইন গ্রাফ এবং বক্ররেখার বিপরীতে, অন্যান্য গ্রাফ ভিজ্যুয়ালাইজেশন (যেমন একটি হিস্টোগ্রাম, বার চার্ট ইত্যাদি) দেখানোর জন্য স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত করা প্রয়োজন।
বার গ্রাফ
একটি বার প্লট দেখানোর জন্য আপনাকে ব্যবহার করতে হবে বার () পদ্ধতি
import matplotlib.pyplot as plt
x=[3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
y= [9,16,25,36,49,64,81,100,121,144]
plt.bar(x,y)
plt.show()
স্ক্যাটার প্লট
আপনাকে যা করতে হবে তা হল ছিটান() পূর্ববর্তী কোডে পদ্ধতি।
import matplotlib.pyplot as plt
x=[3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
y= [9,16,25,36,49,64,81,100,121,144]
plt.scatter(x,y)
plt.show()
পাই চিত্র
একটি পাই প্লট উপরের বাকিগুলোর থেকে একটু আলাদা। লাইন 4 বিশেষ আগ্রহের, তাই সেখানকার বৈশিষ্ট্যগুলি একবার দেখুন।
figsize আসপেক্ট রেশিও সেট করতে ব্যবহৃত হয়। আপনি এটি আপনার পছন্দ মতো যেকোনো কিছুতে সেট করতে পারেন (যেমন (9,5)), কিন্তু সরকারী পান্ডা ডক্স আপনাকে 1 এর একটি অনুপাত ব্যবহার করার পরামর্শ দেয়।
import matplotlib.pyplot as plt
x=[4,9,16,25,36]
fig = plt.figure(figsize =(9, 5)) # line 4
plt.pie(x)
plt.show()পাই চার্টের কিছু প্যারামিটার রয়েছে যা উল্লেখযোগ্য:
লেবেল - এটি পাই চার্টের প্রতিটি স্লাইসে একটি লেবেল দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
রং - এটি প্রতিটি স্লাইসে পূর্বনির্ধারিত রং দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে। আপনি টেক্সট আকারে (যেমন হলুদ) অথবা হেক্স আকারে (যেমন '#ebc713') উভয় রঙ নির্দিষ্ট করতে পারেন।
নীচের উদাহরণ দেখুন:
import matplotlib.pyplot as plt
x=[4,9,16,25,36]
fig = plt.figure(figsize =(5.5, 5.5))
plt.pie(x, labels=('Guavas', 'Berries','Mangoes','Apples', 'Avocado'),
colors = ( '#a86544', '#eb5b13', '#ebc713', '#bdeb13', '#8aeb13'))
plt.show()
এছাড়া অন্যান্য প্লট আছে হিস্ট , এলাকা , এবং কোথায় যেটা তুমি পারো পান্ডাস ডক্স সম্পর্কে আরও পড়ুন ।
প্লট বিন্যাস
উপরের প্লটগুলিতে, লেবেলের মতো কোনও দিক নেই। এটা কিভাবে করতে হয় তা এখানে।
একটি শিরোনাম যোগ করতে, আপনার জুপিটার নোটবুকে নীচের কোডটি অন্তর্ভুক্ত করুন:
matplotlib.pyplot.title('My Graph Title')X এবং y অক্ষগুলি যথাক্রমে নীচে লেবেল করা যেতে পারে:
matplotlib.pyplot.xlabel('my x-axis label')
matplotlib.pyplot.ylabel('my y-axis label')আরো শেখা
আপনি চালাতে পারেন সাহায্য () Jupyter কমান্ড সম্পর্কে ইন্টারেক্টিভ সহায়তা পেতে আপনার নোটবুকে কমান্ড দিন। একটি নির্দিষ্ট বস্তুর উপর আরো তথ্য পেতে, আপনি ব্যবহার করতে পারেন সাহায্য (বস্তু) ।
সিএসভি থেকে ডেটাসেট ব্যবহার করে গ্রাফ আঁকার চেষ্টা করার জন্য আপনি এটি একটি ভাল অভ্যাসও পাবেন নথি পত্র. কিভাবে ডেটা ভিজুয়ালাইজ করতে হয় তা শেখা আপনার ফলাফলগুলিকে যোগাযোগ এবং বিশ্লেষণ করার একটি শক্তিশালী হাতিয়ার, তাই আপনার দক্ষতা তৈরিতে কিছু সময় নেওয়ার মূল্য আছে।
শেয়ার করুন শেয়ার করুন টুইট ইমেইল কিভাবে পান্ডা ব্যবহার করে পাইথন স্ক্রিপ্টে এক্সেল ডেটা আমদানি করবেনউন্নত ডেটা বিশ্লেষণের জন্য, পাইথন এক্সেলের চেয়ে ভাল। পান্ডাস ব্যবহার করে পাইথন স্ক্রিপ্টে আপনার এক্সেল ডেটা কীভাবে আমদানি করবেন তা এখানে!
পরবর্তী পড়ুন সম্পর্কিত বিষয়- প্রোগ্রামিং
- পাইথন
- কোডিং টিউটোরিয়াল
- তথ্য বিশ্লেষণ
জেরোম MakeUseOf এর একজন স্টাফ রাইটার। তিনি প্রোগ্রামিং এবং লিনাক্সের নিবন্ধগুলি জুড়েছেন। তিনি একজন ক্রিপ্টো উৎসাহী এবং সর্বদা ক্রিপ্টো শিল্পের উপর নজর রাখেন।
জেরোম ডেভিডসন থেকে আরোআমাদের নিউজলেটার সদস্যতা
প্রযুক্তি টিপস, রিভিউ, ফ্রি ইবুক এবং এক্সক্লুসিভ ডিলের জন্য আমাদের নিউজলেটারে যোগ দিন!
সাবস্ক্রাইব করতে এখানে ক্লিক করুন