Pythonのコアプログラミング並列のPythonのプロットは、プロットを座標（plotly）モード

今日の小さな誰もがPythonの実装は、平行座標グラフ（plotly）モード、良い基準値を引く共有するため、我々は手助けをしたいです。小さなシリーズ一緒に従うことを、是非、ご覧
パラレルプロットはじめに

データが超えた場合、この時点でのデータの3次元可視化はそう簡単では長くなります。データの高次元可視化の問題を解決するために、我々は、パラレルプロットを使用することができます。以下の説明は、プロット百度事典座標平行から取られる：スペースが不足することが容易にデカルト座標系克服するために、問題は、互いに平行な一連の上記の三次元データを、各並列グラフ可変高次元データを表現することは困難です軸は、軸の位置に対応する変数の値を表します。変数間の傾向との関係の変化を反映するために、ラインに接続されている点にしばしば異なる変数を説明します。したがって、グラフは、実質的に点Xiに平行である（XI1、XI2、...、XIM）次元のユークリッド空間のm個の2次元平面上の曲線にマッピングされました。N本の平行線、（一般的に垂直と等距離にあるNライン）の文脈では、高次元空間の点で、折り線N平行軸における変曲点としてK番目を表すことができます。 K番目の次元上の座標軸は、ポイントの値を表します。

平行座標プロットを描きます

この記事では、Pythonを使用して並列座標プロットを描画するための2つの方法について説明し、plotlyパッケージ（パッケージとパッケージがインストールされているplotlyデフォルトパンダ）を描画パンダパッケージと使用を使用してプロットしています。

パンダの平行のプロット座標用いてプロット

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
from pandas.plotting import parallel_coordinates
  
data = sns.load_dataset('iris')
  
fig,axes = plt.subplots()
parallel_coordinates(data,'species',ax=axes)
fig.savefig('parallel.png')

マッピング座標平行として、以下である：ここに画像を挿入説明
このようにして製造された4つの変数とpetal_width価値近距離を起因sepal_lengthに、図形からの共通変数yは座標軸Xが軸見ることができるこの時間をsepal_width、petal_lengthしかし、値sepal_length、sepal_width、petal_lengthこれらの変数間petal_width大きな差の範囲は、yにそのような共通の軸と平行な図の座標がもはや適用され、この時間は、図の共通軸に平行でyは非常に良好な視覚効果を有する座標必要とされるものは、独立平行、y軸にプロットする座標です。別の方法は、以下に記載する独立グラフのy軸に平行に実装されています。

plotlyのプロット座標平行用いてプロット

plotly描画は2つのモードがあり、一つはオンラインモードであり、他のモードはオフラインです。本明細書で使用する場合、オフラインモードとはjupyterノートにプロットされています。

まず、描画のplotly方法に慣れます：

import plotly as py
import plotly.graph_objs as go
py.offline.init_notebook_mode(connected=True) # 初始化设置
  
py.offline.iplot({
 "data": [go.Parcoords(
  line = dict(color = 'blue'),
  dimensions = list([
   dict(range = [1,5],
     constraintrange = [1,2],
     label = 'A', values = [1,4]),
   dict(range = [1.5,5],
     tickvals = [1.5,3,4.5],
     label = 'B', values = [3,1.5]),
   dict(range = [1,5],
     tickvals = [1,2,4,5],
     label = 'C', values = [2,4],
     ticktext = ['text 1', 'text 2', 'text 3', 'text 4']),
   dict(range = [1,5],
     label = 'D', values = [4,2])
  ])
 )],
 "layout": go.Layout(title="My first parallel coordinates")
})

次のようにグラフは、次のとおりここに画像を挿入説明
平行虹彩データのプロットを描画座標：

df = sns.load_dataset('iris')
df['species_id'] = df['species'].map({'setosa':1,'versicolor':2,'virginica':3}) #用于颜色映射
  
py.offline.iplot({
 "data": [go.Parcoords(
  line = dict(color = df['species_id'],
     colorscale = [[0,'#D7C16B'],[0.5,'#23D8C3'],[1,'#F3F10F']]),
  dimensions = list([
   dict(range = [2,8],
    constraintrange = [4,8],
    label = 'Sepal Length', values = df['sepal_length']),
   dict(range = [1,6],
    label = 'Sepal Width', values = df['sepal_width']),
   dict(range = [0,8],
    label = 'Petal Length', values = df['petal_length']),
   dict(range = [0,4],
    label = 'Petal Width', values = df['petal_width'])
  ])
 )],
 "layout": go.Layout(title='Iris parallel coordinates plot')
})

次のように描かれた図：ここに画像を挿入説明

注：plotly.offline.iplot、go.Parcoordsとgo.Layout使用率がキーワードのヘルプビューのヘルプファイル、および異なるpyecharts、ヘルプドキュメントを使用することができるためplotly非常に詳細設けられます。

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