Matplotlib cmap बाइनरी विकल्प

सेमी (colormap) इस मॉड्यूल में रंगों के ढांचे का एक बड़ा सेट, नए colormaps के पंजीकरण के लिए कार्य और नाम से एक colormap पाने के लिए, और रंग मैपिंग कार्यक्षमता जोड़ने के लिए एक मिश्रक वर्ग प्रदान करता है। कक्षा matplotlib. cm ScalarMappable (normNone। CmapNone) यह आरजीबीए मैपिंग के लिए स्केलर डेटा को समर्थन देने के लिए एक मिक्सिन क्लास है। दिए गए रंगमांड से RGBA रंग लौटने से पहले ScalarMappable डेटा सामान्यीकरण का उपयोग करता है। सामान्यीकृत ऑब्जेक्ट जो डेटा को मापता है, आमतौर पर अंतराल में 0, 1. यदि कोई नहीं एक रंग के लिए सामान्य डिफॉल्ट होता है.ऑरलाइज ऑब्जेक्ट जो कि पहले डेटा संसाधित के आधार पर अपनी स्केलिंग आरंभ करता है। रंगमाप को सामान्यीकृत डेटा मानों को आरजीबीए रंगों में मैप करने के लिए इस्तेमाल किया गया था। बूलियन झंडे के एक शब्दकोश में एक प्रविष्टि जोड़ें, जो सही पर सेट हैं जब mappable बदल जाता है। मौजूदा सरणी का उपयोग करके आदर्श उदाहरणों पर स्केलर की सीमाओं को स्वत: स्वचालित करना, मौजूदा सरणी का उपयोग करते हुए, सामान्य सरणी के द्वारा स्केलर की सीमा को स्वचालित रूप से बदलना, जो केवल सीमाएं हैं, कोई भी कॉल नहीं करते, जब भी mappable बदल जाता है, सभी कॉलबैक श्रोताओं को 8216changed8217 संकेत को सूचित करने के लिए बदल दिया जाता है आखिरी जांच के बाद से बदल गया है, रिटर्न सच है और लौटें फॉल्स इस स्केलर का रंगमंच उदाहरण इस ScalarMappable से जुड़े अंतिम रंग बार हो सकता है कोई भी नहीं सरणी वापस लौटाएं, छवि स्केलिंग के लिए अधिकतम रंग सीमाएं रंगमंच को वापस करें इस ScalarMappable का सामान्यकरण उदाहरण Numpy सरणी से छवि सरणी सेट करें छवि सेटिंग के लिए मान सीमा निर्धारित करें यदि vmin लंबाई 2 अनुक्रम है, तो इसे व्याख्या (vmin, vmax) के रूप में परिभाषित करें जो कि सेटप ACCEPTS का समर्थन करने के लिए उपयोग किया जाता है: फ्लोट की लंबाई 2 अनुक्रम luminance डेटा के लिए colormap सेट करते हैं स्वीकार्यता: एक colormap या पंजीकृत colormap नाम सामान्यकरण उदाहरण सेट करें एक सामान्यीकृत आरजीबीए एक्सरे एक्स के अनुरूप सामान्य मामले में, एक्स 1-डी या 2-डी स्केलर का क्रम है, और इसी स्कैंडर मेगापेबल के लिए सेट और रंगमॅप सेट के आधार पर आरजीबी मूल्यों का संबंधित रिटर्न दिया जाएगा। पहले से ही आरजीबी या आरजीबीए छवियों को संभालने के लिए एक विशेष मामला है, जैसे कि एक छवि फ़ाइल से पढ़ा जा सकता है। यदि x 3 आयाम के साथ एक ndarray है, और अंतिम आयाम या तो 3 या 4 है, तो इसे एक आरजीबी या आरजीबीएरे के रूप में माना जाएगा, और कोई मैपिंग नहीं किया जाएगा। यदि अंतिम आयाम 3 है, तो अल्फ़ा कीवर्ज (1 के लिए चूक) पारदर्शिता भरने के लिए उपयोग किया जाएगा यदि अंतिम आयाम 4 है, तो अल्फा किवर्ग को अनदेखा कर दिया गया है, यह पूर्व-मौजूदा अल्फा को प्रतिस्थापित नहीं करता है। यदि मान तीसरा आयाम 3 या 4 के अलावा है, तो एक वैल्यू एरर उठाया जाएगा। दोनों स्थितियों में बाइट्स गलत (डिफ़ॉल्ट) हैं, तो आरजीबीएआरए 0-1 श्रेणी में फ्लोट होंगे यदि यह सच है लौटे आरजीबीएरे 0 से 255 रेंज में यूआईटी 8 होगा। यदि आदर्श है गलत, इनपुट डेटा का कोई सामान्यीकरण नहीं किया जाता है, और यह माना जाता है कि पहले से ही सीमा (0-1) में है। नोट: इस पद्धति का मानना ​​है कि इनपुट अच्छी तरह से व्यवहार करता है, क्योंकि यह अनियमितता की जांच नहीं करता जैसे कि एक्स को मुखौटे वाली आरजीबीएरे वाली, या यूआईटी 8 के अलावा एक पूर्णांक प्रकार या 0-1 सीमा के बाहर मूल्यों के साथ फ्लोटिंग प्वाइंट आरजीबीएआरआर । matplotlib. cm। getcmap (nameNone। lutNone) एक colormap उदाहरण प्राप्त करें, यदि कोई नाम नहीं है तो आरसी मानों के लिए डिफ़ॉल्ट। Registercmap () के साथ जोड़ा गया Colormaps, अंतर्निहित colormaps पर प्राथमिकता लेते हैं। यदि लूट कोई नहीं है तो यह एक पूर्णांक होना चाहिए जो लुकअप तालिका में इच्छित प्रविष्टियों की संख्या देता है, और नाम एक मानक एमप्ल रंगमॅप नाम होना चाहिए। matplotlib. cm। registercmap (nameNone। cmapNone। डेटा नहीं। lutNone) Getcmap () द्वारा मान्यता प्राप्त सेट में एक colormap जोड़ें इसे दो तरीकों से इस्तेमाल किया जा सकता है: पहले मामले में, सेमीपैक्स एक मैटप्लोटिब कोलर्स होना चाहिए। अनुपस्थित होने पर नाम वैकल्पिक होता है, नाम cmap का नाम विशेषता होगा। दूसरे मामले में, तीन तर्क रैखिक सेगमेंट किए गए कॉल्मैप प्रारंभकर्ता को दिए जाते हैं, और जिसके परिणामस्वरूप रंगरूप पंजीकृत है। matplotlib. cm। revcmap (डेटा) केवल शब्दकोश प्रारूप में विनिर्देश डेटा को संभाल सकता है प्रतिलिपि कॉपीराइट 2002 - 2018 जॉन हंटर, डैरेन डेल, एरिक फायरिंग, माइकल ड्रेएटबूम और मेटप्ललिब डेवलपमेंट टीम 2018 - 2018 मेटप्ललिब डेवलपमेंट टीम 16 जनवरी, 2017 को अंतिम बार अद्यतन। स्फिंक्स 1.5.1 का उपयोग कर बनाया गया। Colormaps का चयन करना एक अच्छा रंगमंच चुनने के पीछे का विचार है कि आपके डेटा सेट के लिए 3D रंग की स्थिति में अच्छा प्रतिनिधित्व मिलता है। किसी भी दिए गए डेटा सेट के लिए सबसे अच्छा रंगमंच इसमें कई चीजों पर निर्भर करता है: फॉर्म या मेट्रिक डेटा (वेयर) का प्रतिनिधित्व करना डेटा सेट का आपका ज्ञान (जैसे कि कोई महत्वपूर्ण मान है जिसमें से दूसरे मान विचलित होते हैं) अगर कोई सहज रंग पैरामीटर के लिए योजना जिसे आप साजिश रचने जा रहे हैं यदि फ़ील्ड में एक मानक है तो दर्शकों की अपेक्षा हो सकती है कई अनुप्रयोगों के लिए, एक प्रत्यक्ष रूप से समान रंगमंच सबसे अच्छा विकल्प है 8212 जिस में डेटा में समान चरणों को रंग स्थान में समान चरणों के रूप में माना जाता है। शोधकर्ताओं ने पाया है कि मानवीय मस्तिष्क लपट पैरामीटर में परिवर्तन को मानते हैं क्योंकि डेटा में हुए परिवर्तनों की तुलना में बेहतर, उदाहरण के लिए, रंग में परिवर्तन इसलिए, colormaps जो monotonically रंगाई के माध्यम से हल्की बढ़ती है दर्शकों द्वारा बेहतर व्याख्या की जाएगी। प्रत्यक्ष रूप से एकसमान colormaps का एक बढ़िया उदाहरण colorcet है रंग अलग-अलग तरीकों से 3 डी स्पेस में प्रदर्शित किया जा सकता है रंग का प्रतिनिधित्व करने का एक तरीका CIELAB का उपयोग कर रहा है सीआईईएलएबी में, रंगीन स्थान को लाइटनेस, रेड-ग्रीन और पीले-नीले रंग से दर्शाया गया है। रोशनी के पैरामीटर का उपयोग इसके बारे में अधिक जानने के लिए किया जा सकता है कि कैसे matplotlib colormaps दर्शकों द्वारा माना जाएगा। पोलारमों की मानवीय अवधारणा के बारे में सीखने के लिए एक उत्कृष्ट प्रारंभिक संसाधन आईबीएम से है Colormaps के वर्ग colormaps अक्सर उनके कार्य के आधार पर कई श्रेणियों में विभाजित (देखिए, उदाहरण के लिए, मोरलैंड): अनुक्रमिक: प्रकाश में परिवर्तन और अक्सर रंग की संतृप्ति को लगातार बढ़ता है, अक्सर एक ही रंग का उपयोग करने वाली जानकारी का प्रतिनिधित्व करने के लिए इस्तेमाल किया जाना चाहिए डविवरिंग: लाइटनेस में परिवर्तन और संभवतया दो अलग-अलग रंगों के संतृप्ति जो एक असंतृप्त रंग में मध्य में मिलते हैं, इसका उपयोग तब किया जाना चाहिए जब प्लॉट की जा रही जानकारी का महत्वपूर्ण मध्य मूल्य होता है, जैसे स्थलाकृति या जब डेटा शून्य के आसपास भटक जाता है गुणात्मक: अक्सर विविध रंगों की जानकारी का प्रतिनिधित्व करने के लिए उपयोग किया जाना चाहिए, जिसमें आदेश या संबंध नहीं हैं मटप्ललिब कलरमों की हल्की यहाँ हम माप्प्लिलिब colormaps के लपट मूल्यों की जांच करते हैं। ध्यान दें कि colormaps पर कुछ दस्तावेज उपलब्ध है (सूची- colormaps)। अनुक्रमिक अनुक्रमिक भूखंडों के लिए, लपट की मात्रा रंगों के माध्यम से मोनोटोनिक रूप से बढ़ जाती है। यह अच्छा है। Colormaps के कुछ मान 0 से 100 (द्विआधारी और अन्य स्केल) से होते हैं, और दूसरों के आसपास शुरू होते हैं जिनकी छोटी सी रेंज होती है, उनके अनुसार एक छोटे अवधारणात्मक सीमा होती है यह भी ध्यान दें कि यह कार्य रंगमंच के बीच भिन्न होता है: कुछ लगभग रैखिक होते हैं और अन्य अधिक घुमावदार होते हैं। क्रमिक 2 Sequential2 भूखंडों में से कई मूल्य मोनोटोनिक रूप से बढ़ रहे हैं, लेकिन कुछ (शरद ऋतु, ठंडा, वसंत और सर्दियों) पठार या अंतरिक्ष में दोनों ऊपर और नीचे भी जाते हैं। अन्य (एफएमओटी, कॉपर, गिस्टहाट और हॉट) कार्यों में किक हैं डेटा जो एक पठार या किक में है colormap के एक क्षेत्र में प्रतिनिधित्व किया जा रहा है colormap में उन मूल्यों में डेटा के बैंडिंग की धारणा (इस के एक उत्कृष्ट उदाहरण के लिए mycarta - बैंडिंग देखें) को जन्म देगा। डाइवर्जिंग नक्शे के लिए डाइविंगिंग, हम मानों को अधिक से अधिक मूल्य तक बढ़ाना चाहते हैं, जो करीब होना चाहिए, उसके बाद एकमानिक रूप से घटते मूल्य हम रंगमॅप के विपरीत छोरों में लगभग समान न्यूनतम मूल्यों की तलाश कर रहे हैं। इन उपायों से, बीआरबीजी और आरडीबीयू अच्छे विकल्प हैं I कूलवार्म एक अच्छा विकल्प है, लेकिन यह मूल्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को बढ़ाता है (नीचे ग्रेस्केल अनुभाग देखें)। गुणात्मक गुणात्मक colormaps काल्पनिक मानचित्रों के उद्देश्य से नहीं हैं, लेकिन लपट पैरामीटर को देखकर यह हमारे लिए सत्यापित कर सकता है। मूल्य पूरे रंगमंच में पूरे स्थान पर आ जाते हैं, और स्पष्ट रूप से नॉनोटोनिक रूप से बढ़ते हुए नहीं होते हैं। ये अवधारणात्मक colormaps के रूप में उपयोग के लिए अच्छा विकल्प नहीं होगा। विविध कुछ विविध colormaps का विशेष उपयोग है जिसके लिए वे बनाया गया है। उदाहरण के लिए, भौगोलिक भूखंड (ग्रीनब्रॉवन) और पानी की गहराई (नीला) के साथ-साथ गिसटर्थ, महासागर और इलाके सभी को बनाया जाता है। हम इन colormaps में एक विचलन देखने की उम्मीद करेंगे, फिर भी, लेकिन कई kinks आदर्श नहीं हो सकता है, जैसे gistearth और इलाके में। सीएमआरमैप को अच्छी तरह से ग्रेस्केल में कनवर्ट करने के लिए बनाया गया था, हालांकि इसमें कुछ छोटे किक्स दिखाई देते हैं। क्यूबेलिक्स को हल्के और रंग दोनों में आसानी से भिन्न करने के लिए बनाया गया था, लेकिन हरे रंग के क्षेत्र में एक छोटे से कूबड़ दिखाई देता है अक्सर उपयोग किया जा सकता है जेट colormap colormaps के इस सेट में शामिल है। हम देख सकते हैं कि मूल्यों को पूरे रंगमांड में व्यापक रूप से भिन्नता है, जिससे दर्शकों को प्रत्यक्ष रूप से देखने के लिए डेटा का प्रतिनिधित्व करने के लिए यह एक खराब विकल्प है। माइक्रटा-जेट पर इस विचार पर एक विस्तार देखें ग्रेस्केल रूपांतरण रंग भूखंडों के लिए ग्रेस्केल के रूपांतरण पर ध्यान देना महत्वपूर्ण है, क्योंकि ये काले और सफेद प्रिंटर पर प्रिंट किए जा सकते हैं। यदि सावधानी से विचार नहीं किया जाता है, तो आपके पाठकों को अपरिहार्य भूखंडों के साथ समाप्त हो सकता है क्योंकि ग्रेस्केल रंगरूप के माध्यम से अप्रत्याशित रूप से परिवर्तन करता है। ग्रेस्केल में रूपांतरण कई अलग-अलग तरीकों से किया जाता है। बेहतर लोगों में से कुछ पिक्सेल के आरजीबी मूल्यों के एक रैखिक संयोजन का उपयोग करते हैं, लेकिन वे भारित होते हैं कि हम कैसे रंग की तीव्रता को देखते हैं पिक्सेल के मूल्यों का उपयोग करने के लिए ग्रेस्केल पर रूपांतरण का एक गैर-रेखीय विधि है सामान्य तौर पर, इसी प्रकार के सिद्धांत इस प्रश्न के लिए आवेदन करते हैं, क्योंकि वे एक 8217 की सूचना को प्रत्यक्ष रूप से प्रस्तुत करने के लिए करते हैं, यदि कोई रंगमॅप चुना जाता है, जो मूल्यों में एक-एक रूप से बढ़ रहा है, तो यह उचित तरीके से ग्रेस्केल में प्रिंट होगा। इस बात को ध्यान में रखते हुए, हम देखते हैं कि अनुक्रमिक colormaps ग्रेस्केल में उचित प्रतिनिधित्व है। कुछ क्रमिक 2 colormaps सभ्य पर्याप्त ग्रेस्केल अभ्यावेदन है, हालांकि कुछ (शरद ऋतु, वसंत, गर्मी, सर्दियों) बहुत कम ग्रेस्केल परिवर्तन है अगर इस तरह का एक रंगमंच एक साजिश में इस्तेमाल किया गया था और फिर साजिश को ग्रेस्केल पर प्रिंट किया गया था, तो बहुत सारी जानकारी एक ही भूरे रंग के मूल्यों पर नक्शा कर सकती है। डाइवर्जिंग रंगमंच ज्यादातर बीच के किनारों पर गहरे भूरे से भिन्न होते हैं, जो बीच में सफेद होते हैं। कुछ (पुऑर और भूकंपी) दूसरे की तुलना में एक तरफ गहरा ग्रे है और इसलिए बहुत सममित नहीं हैं। कूलवार्म की थोड़ी सी ग्रे स्केल है और यह एक अधिक समान साजिश के लिए मुद्रित होगा, बहुत सारी विवरण खो देंगे ध्यान दें कि ज़्यादा, लेबल वाला आकृति रंगरूप के एक तरफ बनाम दूसरे के बीच अंतर करने में मदद कर सकता है क्योंकि एक बार ग्रास-स्केल पर प्लॉट मुद्रित होने के बाद रंग का उपयोग नहीं किया जा सकता। क्वालिटेटिव और विविध colormaps, जैसे कि एक्सेंट, एचएसवी, और जेट के कई, colormap भर में गहरा से हल्का और वापस गहरे भूरे रंग में बदल जाते हैं। इससे एक दर्शक को एक साजिश में जानकारी के बारे में व्याख्या करने में असंभव हो जाता है, जब वह ग्रेस्केल में मुद्रित हो जाता है। रंग दृष्टि की कमी रंग का अंधापन (जैसे। रंगीनता) के बारे में बहुत सारी जानकारी उपलब्ध है। इसके अतिरिक्त, छवियां कनवर्ट करने के लिए उपकरण उपलब्ध हैं, जिसमें वे विभिन्न प्रकार के रंग दृष्टि की कमी (उदा। विज़ैच) के लिए दिखते हैं। रंग दृष्टि की कमी का सबसे आम रूप लाल और हरे रंग के बीच अंतर करना शामिल है। इस प्रकार, दोनों लाल और हरे रंग के साथ colormaps से परहेज सामान्य रूप से कई समस्याओं से बचना होगा। संदर्भ कुछ समय पहले, मैंने डेटा विश्लेषण और मशीन सीखने के साथ खेलना शुरू कर दिया था। ऐसे कार्यों के लिए अधिक लोकप्रिय टूल में से एक है आईप्याथॉन नोटबुक। IPython पर आधारित एक ब्राउज़र आधारित इंटरैक्टिव REPL शेल। प्रत्येक सत्र एक 8220notebook8221 हो जाता है जो पूरे आरपीएलएल सत्र को इनपुट और कैश किए गए दोनों आउटपुट के साथ रिकॉर्ड करता है, जिसे बाद में बचाया और समीक्षा किया जा सकता है या एचटीएमएल जैसे अन्य प्रारूपों में निर्यात किया जा सकता है। स्लेटिंग और डिसिंग डाटा के लिए प्लॉट्स और पंडों के लिए मैटप्ललिब के साथ मिलकर यह क्षमता डेटा को विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ करने के लिए एक आसान उपकरण बनाती है। इस उपकरण को कैसे उपयोगी हो, यह आपको एक विचार देने के लिए, ऑनलाइन नोटबुक व्यूअर का उपयोग करते हुए कुछ उदाहरण पुस्तिकाओं को देखें। इस त्वरित पोस्ट में, I8217ll बताता है कि कैसे मैं द्विआधारी सुविधाओं (वर्तमान उपस्थित) और इस तरह के डेटा के क्लस्टरिंग को कल्पना करता हूं। मैं मान रहा हूँ कि आपके ऊपर उपर्युक्त पुस्तकालयों के साथ पहले से ही अनुभव है इस उदाहरण के लिए, I8217ve ने एन्ड्रोगुआर्ड का उपयोग करके एंड्रॉइड ऐप के एक सेट द्वारा उपयोग किए गए अनुमतियों (उपयोग-अनुमति) और सुविधाओं (उपयोग-सुविधा) को निकाला है परिणामी विज़ुअलाइज़ेशन ऐसा दिखता है: प्रत्येक पंक्ति एक ऐप का प्रतिनिधित्व करती है और प्रत्येक कॉलम एक विशेषता को दर्शाता है। अधिक विशेष रूप से, प्रत्येक कॉलम दर्शाती है कि ऐप द्वारा किसी अनुमति या सुविधा का उपयोग किया जाता है या नहीं। इस तरह की विज़ुअलाइजेशन पैटर्न को देखने में आसान बनाता है, जैसे कि ऐप्सेस द्वारा इस्तेमाल की जाने वाली अनुमति या सुविधा का अधिक बार प्रयोग किया जाता है (नीचे की ओर के रूप में दिखाया गया है), या एप किसी अन्य ऐप के मुकाबले अधिक या कम सुविधाओं का उपयोग करता है (जो कि क्षैतिज छिद्रों के रूप में दिखाया गया है) । हालांकि यह अपेक्षाकृत तुच्छ दिखता है, जब नमूने की संख्या हजारों ऐप्स में बढ़ जाती है, तो डेटा तालिका में सभी पंक्तियां amp स्तंभों को समझने में मुश्किल हो जाती है। डेटा लोड हो रहा है निष्कर्षण स्क्रिप्ट एपीसी फ़ाइल 8217 के मैसेज को पार्स करने और प्रासंगिक जानकारी निकालने के लिए एन्ड्रोगुआर्ड का उपयोग करेगा। यदि आप 8217 डी घर पर खेलना पसंद करते हैं, तो आप यहां स्क्रिप्ट को पकड़ सकते हैं। यह जानकारी एक सीएसवी फ़ाइल में समेकित की जाएगी, जिसके परिणामस्वरूप कॉलम में निम्न की तरह दिखाई देगा: फ़ाइल एपीके फ़ाइल नाम pandroid. permission. INTERNET android. permission. INTERNET अनुमति fandroid. hardware. nfc के उपयोग का प्रतिनिधित्व करता है एनएफसी हार्डवेयर सुविधा की आवश्यकता का प्रतिनिधित्व करता है मेटाडेटा कॉलम एक अंडरस्कोर के साथ प्रीफ़िक्स हैं, ताकि उन्हें पंडों का उपयोग करने में आसानी हो। उत्पन्न सीएसवी फ़ाइल को पंडों द्वारा आईप्याथॉन पर्यावरण में डेटाफ्रेम में पार्स किया जा सकता है। सीएसवी फ़ाइल को पार्स करना आसान है: अक्सर उपयोग की जाने वाली विशेषताएं विज़ुअलाइज़ेशन से नोटिस है कि कॉलम 100 के बाद कहीं और फिर थोड़ी सी कॉलम 100 के बाद एक ऊर्ध्वाधर रेखा बनाई गई है। यह इंगित करता है कि विशेष अनुमति या फीचर काफी कुछ क्षुधा में उपयोग किया जाता है। आप प्रत्येक कॉलम के औसत से इस तरह के कॉलम दिखा सकते हैं, फिर क्रम को क्रम से क्रमबद्ध कर सकते हैं: यह निम्न सूची में सबसे अक्सर होने वाली अनुमतियों या विशेषताओं को दिखाता है: विज़ुअलाइज़ेशन ऊपर दिखाए गए डेटासेट के विज़ुअलाइज़ेशन का निर्माण करने के लिए, हम matplotlib लाइब्रेरी का उपयोग करते हैं। विज़ुअलाइज़ेशन को अधिक कॉम्पैक्ट बनाने के लिए, सभी शून्य वाले कॉलम (यानी किसी भी ऐप द्वारा उपयोग नहीं किया गया) को पूरी तरह से हटाया जा सकता है: मूल रूप से विज़ुअलाइज़ेशन एक हीटमैप है, लेकिन केवल बाइनरी मानों तक सीमित है (1 या 0)। यह matplotlib8217s imshow का उपयोग करके किया जा सकता है। लेकिन डेटा - सेट से गैर-बाइनरी कॉलम हटाए जाने चाहिए। विज़ुअलाइज़ेशन कोड इस तरह दिखाई देता है: yticks () प्रत्येक पंक्ति (ऐप) के लिए लेबल निर्दिष्ट करता है। डेटाफ्रेम का अनुक्रम क्रमिक क्रम में होना चाहिए, अन्यथा आपको yticks () खुश करने के लिए पंक्तियों को पुनः इंडेक्स करने के लिए रीसेट इंडेक्स () का उपयोग करना होगा। दिखाए जाने के लिए डेटा () को फ़ाइल कॉलम को बाहर करना चाहिए जो फ़ाइल नाम रखता है। यह फ़ाइल के बिना एक सूची बनाने के लिए सूची समझ का उपयोग करके किया जाता है। उत्पन्न दृश्य अधिक घना को छोड़कर ऊपर की आकृति के जैसा दिखना चाहिए। क्लस्टरिंग पिछला दृश्य एक गड़बड़ की तरह दिखता है हम क्षुधा को स्वचालित रूप से समूह बनाने की कोशिश करने के लिए वैज्ञानिक-सीखने वाली लाइब्रेरी से क्लस्टरिंग एल्गोरिदम का उपयोग कर सकते हैं। इस उदाहरण के लिए, हम एक नीचे-अप पदानुक्रमिक क्लस्टरिंग एल्गोरिदम का उपयोग करेंगे: नोट करें कि अधिकांश क्लस्टरिंग एल्गोरिदम के लिए, समूहों की संख्या (समूहों) मैन्युअल रूप से निर्दिष्ट होना चाहिए। इस मामले में, हम मनमाने ढंग से nclusters10 सेट कर रहे हैं। क्लस्टरिंग प्रक्रिया के अंत में, एक लेबल प्रत्येक ऐप (या पंक्ति) को निर्दिष्ट किया जाएगा। यह लेबल इस बात की पहचान करता है कि कौन सा क्लस्टर किसी विशेष ऐप का है तब हम इन लेबल को डेटाफ़्रेम में वापस ऐप से जोड़ सकते हैं। इसके बाद हमें इस लेबल कॉलम द्वारा डेटाफ्रेम को सॉर्ट करने और क्रमबद्ध करने के लिए सूचकांक को पुन: अनुक्रमणित करने की आवश्यकता है: विज़ुअलाइजेशन कोड के लिए लाइनों और पाठ एनोटेशन जोड़कर, हम विज़ुअलाइज़ कर सकते हैं कि ऐप को क्लस्टर में कैसे अलग किया गया है: नोट यह सुनिश्चित करने के लिए कि एक उचित आकार का विज़ुअलाइज़ेशन है, एक गुणक को आकृति आकार के लिए असाइन किया गया है परिणामस्वरूप विज़ुअलाइजेशन निम्न की तरह दिखेगा: आप विज़ुअलाइजेशन से देख सकते हैं कि समूह 7 के ऐप्स में बहुत कम या लगभग कोई अनुमति नहीं है। समूह 9 लगभग समान है, लेकिन शीर्ष 2 अनुमतियों का उपयोग करता है, इंटरनेट और ACCESSNETWORKSTATE। प्रत्येक समूह के भीतर की ऐप्स को भी सूचीबद्ध किया जा सकता है: इसमें नं। 8217 एक ही तरह से अपने अनुमोदनों और विशेषताओं के आधार पर इन ऐप्स के समूह में एक स्पष्ट रूप से प्रतीत होता है, लेकिन समूह 2 में बहुत सारे सोशल मीडिया या मैसेजिंग ऐप हैं जैसे: com. sina. weibo com. tencent. mm com. tencent. mobileqq com. kakao. talk com. fring आप nbviewer का उपयोग करके प्रदान की गई इस पोस्ट के लिए पूरी नोटबुक देख सकते हैं। I8217m एंड्रॉइड एपीके से एक उदाहरण के रूप में निकाले गए डेटा का उपयोग करते हुए, लेकिन आप किसी भी प्रकार के डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं। मनुष्यों के रूप में, संख्याओं से भरा मेज पर घूरने की तुलना में हम दृश्यमानों में पैटर्नों को आसानी से देख सकते हैं। उम्मीद है कि बड़ी संख्या में डेटा पंक्तियों में सुविधाओं को देखते हुए यह विज़ुअलाइजेशन तकनीक काम में आ जाएगी। पोस्ट नेविगेशन हाल के पोस्ट श्रेणियों सी हॉरस एस locum कोलोराडो स्टेट यूनिवर्सिटी पायथन - Matplotlib के लिए कस्टम colormaps मैं 2018 में एटीएस 607 के लिए टीए के रूप में Matplotlib के लिए कस्टम colormaps उत्पन्न करने के लिए निम्नलिखित पायथन समारोह लिखा था। समारोह आप 8 के साथ tuples की एक सूची बनाने के लिए अनुमति देता है रैखिक colormaps बनाने के लिए - बीटी (0 से 255) या अंकगणित (0.0 से 1.0) आरजीबी मूल्य। मैंने गैर-वर्दी colormaps उत्पन्न करने में सक्षम होने के लिए कोड में संशोधन किए। नीचे अक्टूबर 2018 से जीओईएस -11 से पूर्ण डिस्क जल वाष्प की छवि का एक भाग है, जो नीचे दिए गए कोड का उपयोग करने के लिए एक चरम उदाहरण (256 अलग आरबीजी मूल्य गैर-समान रूप से स्थान) दिखाता है अक्टूबर 2018 से गेओस -11 (गोज़-वेस्ट) जल वाष्प इमेजरी। सीएआरए के जल वाष्प उत्पादों में उपयोग की जाने वाली रंगीन तालिका प्रदान करने के लिए नोएन्सडिस्सारमार शाखा के दान लिंडसे के लिए विशेष धन्यवाद। कृपया मुझे किसी भी प्रतिक्रिया, प्रश्न, टिप्पणी या चिंता से संपर्क करें। मेरी संपर्क जानकारी मेरे बारे में पृष्ठ पर मिल सकती है उदाहरण आउटपुट स्रोत कोड