Pull to refresh

Comments 8

Спасибо!
Хм, интересно же… Резонный вопрос задаю, а можно ли подобными инструментами заниматься прогнозированием, имея определённые входные данные?
UFO just landed and posted this here
Всё-таки получается длинный код. И какие преимущества относительно статических картинок: тултипы, зум и спан? Для drop-down меню как-то привычнее использовать ipython-виджеты
alexkuku, а можешь привести пример на ipython виджетах, которые можно было бы отправить в NBviewer (или самое главное: без запуска python kernel), и где будут такие drop-down'ы?

Про длину кода люто согласен, это серьезная преграда для удобства пользования «из коробки». Приходится писать всякие неизбежно устаревающие или неработающие обертки, это непрактично.

Но пока я не знаю более хорошего способа поделиться с заказчиком, менеджером, или просто не-программистом результатом в Jupyter'е. Тутлипы со значениями критически важны для подобных визуализаций, очень сильно упрощают жизнь. Это такой BI в миниатюре: в твоей аналитике есть не только то, что попросил заказчик, но и то, что ему на самом деле надо, плюс ещё немного данных на «покрутить вокруг да около».

Соглашусь, что получается длиннее чем просто вызов df.plot(), который я чаще всего использую, но плюсы, о которых говорил Андрей feriat, пока что для меня перевешивают трудозатраты.


А вообще я использую простую функцию-обертку для стандартных графиков:


def plot_df(df, title):
    data = []
    for column in df.columns:
        trace = go.Scatter(
            x = df.index,
            y = df[column],
            mode = 'lines',
            name = column
        )
        data.append(trace)
    layout = dict(title = title)
    fig = dict(data = data, layout = layout)
    iplot(fig)

К сожалению, по моему опыту визуализация на основе JavaScript достаточно сильно нагружают процессор, по крайней мере на Firefox — сильнее, чем работающее ядро Python. И некоторые преобразования данных будут гораздо сложнее на стороне браузера.


С остальными преимуществами (тултипы и пр.) — согласен полностью.


Ещё вопрос: насколько стабилен интерфейс IPython widgets по сравнению с plotly?

Достаточно простые данные. Тут можно и без визуализации понять что к чему, просто посчитав количество. Я тут как-то брался за Игру престолов с каггла. Вот там уже дело было серьезное. Ума хватило только, чтобы построить 2 простых бара. На форуме правда нашел визуализацию весьма не плохую.

Вот кому интересно.
Полезная библиотека! Спасибо за обзор!
Sign up to leave a comment.

Articles