python?spotlight庫(kù)簡(jiǎn)化交互式方法探索數(shù)據(jù)分析
python spotlight庫(kù)
今天給大家分享一個(gè)超強(qiáng)的 python 庫(kù),「Spotlight」。
https://github.com/Renumics/spotlight
Spotlight 是一種開(kāi)源工具,提供了一種簡(jiǎn)化的交互式方法來(lái)探索數(shù)據(jù)。它簡(jiǎn)化了可視化創(chuàng)建,支持自定義視圖,并允許輕松與數(shù)據(jù)點(diǎn)交互。
Spotlight 旨在以交互式和探索性的方式簡(jiǎn)化任何數(shù)據(jù)類(lèi)型(表格、非結(jié)構(gòu)化、多模式)的可視化體驗(yàn)。
它提供了一個(gè)用戶(hù)友好的界面,可簡(jiǎn)化可視化的創(chuàng)建并支持自定義數(shù)據(jù)視圖。
借助 Spotlight,我們可以快速
生成散點(diǎn)圖和直方圖等視圖
過(guò)濾、分組、選擇和檢查單個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)
在表格視圖中查看數(shù)字和分類(lèi)特征
延遲加載大文件
探索相似度圖上數(shù)據(jù)點(diǎn)的相似度
庫(kù)的安裝
我們通過(guò) pip 進(jìn)行安裝,需要注意的是,它要求的 python 版本是大于 3.8的。
pip install renumics-spotlight
加載數(shù)據(jù)集
讓我們從Hugging Face加載葡萄酒質(zhì)量數(shù)據(jù)集,用于我們的示例性數(shù)據(jù)可視化和探索任務(wù)。
from datasets import load_dataset dataset = load_dataset( "mstz/wine" )[ "train" ] df = dataset.to_pandas()
我們使用 df.head() 來(lái)顯示數(shù)據(jù)前幾行。

使用 Spotlight 交互式探索數(shù)據(jù)
Spotlight 消除了大量編碼的需要,減少了總體代碼長(zhǎng)度,并使用戶(hù)能夠以交互方式并排配置其數(shù)據(jù)的多個(gè)自定義視圖。
只需要一行代碼就可以實(shí)現(xiàn)快速可視化。
from renumics import Spotlight Spotlight.show(dataset.to_pandas().drop_duplicates())

紅葡萄酒和白葡萄酒有什么區(qū)別?
當(dāng)查看相似度圖時(shí),我們清楚地看到白葡萄酒和紅葡萄酒具有不同的特征并創(chuàng)建了單獨(dú)的聚類(lèi)。

在相似度圖中找到描述葡萄酒類(lèi)型的相關(guān)特征的一些線(xiàn)索后,我們應(yīng)該用直方圖來(lái)看看這些特征值的分布。

我們可以看到,揮發(fā)性酸度、總二氧化硫、氯化物等特征在一定程度上區(qū)分了紅葡萄酒和白葡萄酒。
Spotlight 引入了直觀、交互式且高效的數(shù)據(jù)探索方式,正如葡萄酒數(shù)據(jù)集的 EDA 中所演示的那樣。Spotlight 不僅簡(jiǎn)化了流程,還增強(qiáng)了洞察力,體現(xiàn)了高效數(shù)據(jù)探索和可視化的現(xiàn)代方法。
以上就是python spotlight庫(kù)簡(jiǎn)化的交互式方法探索數(shù)據(jù)的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于python spotlight庫(kù)的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
- python Bamboolib庫(kù)加速Pandas數(shù)據(jù)分析過(guò)程詳解
- python一行代碼就能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的pandas-profiling庫(kù)
- Python數(shù)據(jù)分析庫(kù)PyGWalker的強(qiáng)大交互式功能界面探索
- 精選39道Python數(shù)據(jù)分析面試題提早備戰(zhàn)金三銀四
- Python數(shù)據(jù)分析從入門(mén)到進(jìn)階之分類(lèi)算法全面教程
- 科學(xué)計(jì)算與數(shù)據(jù)分析利器Python數(shù)據(jù)分析庫(kù)Scipy使用詳解
- Python數(shù)據(jù)分析numpy文本數(shù)據(jù)讀取索引切片實(shí)例詳解
- python?dowhy數(shù)據(jù)估計(jì)因果分析功能探索
相關(guān)文章
python實(shí)現(xiàn)括號(hào)匹配的思路詳解
這篇文章主要介紹了python實(shí)現(xiàn)括號(hào)匹配及匹配格式的相關(guān)知識(shí),非常不錯(cuò),具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下2018-08-08
Python使用matplotlib繪制三維參數(shù)曲線(xiàn)操作示例
這篇文章主要介紹了Python使用matplotlib繪制三維參數(shù)曲線(xiàn)操作,結(jié)合實(shí)例形式分析了Python使用matplotlib的數(shù)值計(jì)算與圖形繪制相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下2019-09-09
Python 類(lèi)屬性與實(shí)例屬性,類(lèi)對(duì)象與實(shí)例對(duì)象用法分析
這篇文章主要介紹了Python 類(lèi)屬性與實(shí)例屬性,類(lèi)對(duì)象與實(shí)例對(duì)象用法,結(jié)合實(shí)例形式分析了java類(lèi)相關(guān)的屬性、實(shí)例化、對(duì)象等相關(guān)概念與操作技巧,需要的朋友可以參考下2019-09-09
Python使用BeautifulSoup抓取和解析網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)的操作方法
在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中,數(shù)據(jù)是不可或缺的資源,網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)作為豐富的信息來(lái)源,往往需要通過(guò)爬蟲(chóng)抓取,Python的BeautifulSoup是處理HTML和XML的利器,本篇文章將詳細(xì)介紹BeautifulSoup的基本用法,并通過(guò)一個(gè)實(shí)際案例演示如何使用BeautifulSoup抓取和解析網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)2024-11-11
幫你快速上手Jenkins并實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化部署
在未學(xué)習(xí)Jenkins之前,只是對(duì)Jenkins有一個(gè)比較模糊的理解,即Jenkins是一個(gè)自動(dòng)化構(gòu)建項(xiàng)目發(fā)布的工具,可以實(shí)現(xiàn)代碼->github或者gitlab庫(kù)->jenkins自動(dòng)部署->訪(fǎng)問(wèn)的整體的過(guò)程,而無(wú)需人為重新打包,今天就帶大家詳細(xì)了解一下,幫你快速上手Jenkins,需要的朋友可以參考下2021-06-06
Python運(yùn)用于數(shù)據(jù)分析的簡(jiǎn)單教程
這篇文章主要介紹了Python運(yùn)用于數(shù)據(jù)分析的簡(jiǎn)單教程,主要介紹了如何運(yùn)用Python來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)入、變化、統(tǒng)計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)等基本的數(shù)據(jù)分析,需要的朋友可以參考下2015-03-03
python環(huán)形單鏈表的約瑟夫問(wèn)題詳解
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python環(huán)形單鏈表的約瑟夫問(wèn)題,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2018-09-09

