பாண்டாஸ் தரவு காட்சிப்படுத்தல்: உலகளாவிய நுண்ணறிவுகளுக்காக மேட்லாட்லிப் ஒருங்கிணைப்பில் தேர்ச்சி பெறுதல்

தரவுகளின் பரந்த சமுத்திரத்தில், மூல எண்கள் பெரும்பாலும் அவை கொண்டுள்ள ஈர்க்கக்கூடிய கதைகளை மறைக்கின்றன. தரவு காட்சிப்படுத்தல் நமது திசைகாட்டியாக செயல்படுகிறது, சிக்கலான தரவுத்தொகுப்புகளை உள்ளுணர்வுள்ள, செரிக்கக்கூடிய வரைகலை பிரதிநிதித்துவங்களாக மாற்றுகிறது. உலகெங்கிலும் உள்ள தரவு நிபுணர்களுக்கு, இந்தத் துறையில் இரண்டு பைதான் நூலகங்கள் ஜாம்பவான்களாக நிற்கின்றன: பாண்டாஸ் வலிமையான தரவு கையாளுதலுக்காகவும், மேட்லாட்லிப் இணையற்ற விளக்கப்பட திறன்களுக்காகவும் உள்ளன. பாண்டாஸ் வசதியான உள்ளமைக்கப்பட்ட விளக்கப்பட செயல்பாடுகளை வழங்கினாலும், மேட்லாட்லிப்புடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கப்படும்போது காட்சிப்படுத்தலுக்கான அதன் உண்மையான சக்தி கட்டவிழ்த்துவிடப்படுகிறது. பாண்டாஸின் தரவு கட்டமைப்புகளை மேட்லாட்லிப்பின் துல்லியமான கட்டுப்பாட்டுடன் பயன்படுத்தி, எந்தவொரு உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்கும் தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் காட்சிப்படுத்தல்களை உருவாக்க இந்த விரிவான வழிகாட்டி உங்களுக்கு உதவும்.

நீங்கள் கண்டங்கள் முழுவதும் காலநிலை மாற்ற வடிவங்களை பகுப்பாய்வு செய்தாலும், பல்வேறு சந்தைகளில் பொருளாதார குறிகாட்டிகளைக் கண்காணித்தாலும் அல்லது உலகளாவிய நுகர்வோர் நடத்தை மாறுபாடுகளைப் புரிந்துகொண்டாலும், பாண்டாஸ் மற்றும் மேட்லாட்லிப் இடையேயான ஒருங்கிணைப்பு இன்றியமையாதது. இது புவியியல் மற்றும் கலாச்சார எல்லைகளைத் தாண்டி, உங்கள் செய்தியைத் தெளிவுடனும் துல்லியத்துடனும் தெரிவிக்கும், மிகவும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட, வெளியீட்டுத் தரமான விளக்கப்படங்களை உருவாக்கும் நெகிழ்வுத்தன்மையை வழங்குகிறது.

பாண்டாஸ் மற்றும் மேட்லாட்லிப் ஒருங்கிணைப்பு: ஒரு சக்திவாய்ந்த கூட்டாண்மை

அதன் மையத்தில், பாண்டாஸ் அட்டவணைப்படுத்தப்பட்ட தரவைக் கையாள்வதில் சிறந்து விளங்குகிறது, முக்கியமாக அதன் DataFrame மற்றும் Series பொருள்களின் மூலம். இந்த கட்டமைப்புகள் தரவு சேமிப்பிற்கும் கையாளுதலுக்கும் திறமையானவை மட்டுமல்லாமல், மேட்லாட்லிப்பை வசதியாக மூடும் ஒரு சக்திவாய்ந்த விளக்கப்பட API உடனும் பொருத்தப்பட்டுள்ளன. அதாவது, நீங்கள் ஒரு பாண்டாஸ் DataFrame அல்லது Series இல் .plot() ஐ அழைக்கும்போது, மேட்லாட்லிப் உங்கள் காட்சிப்படுத்தலை வழங்க பின்னணியில் வேலை செய்கிறது.

எனவே, பாண்டாஸில் உள்ளமைக்கப்பட்ட விளக்கப்படங்கள் இருந்தால், நேரடியாக மேட்லாட்லிப்புடன் ஏன் சிரமப்பட வேண்டும்? இதற்கு விடை கட்டுப்பாடு மற்றும் தனிப்பயனாக்கத்தில் உள்ளது. பாண்டாஸின் விளக்கப்பட முறைகள் விரைவான, பொதுவான காட்சிப்படுத்தல்களுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. தலைப்புகள், லேபிள்கள் மற்றும் விளக்கப்பட வகைகள் போன்ற அடிப்படை சரிசெய்தல்களுக்கு அவை ஒரு நல்ல அளவிலான அளவுருக்களை வழங்குகின்றன. இருப்பினும், உங்கள் விளக்கப்படத்தின் ஒவ்வொரு அம்சத்தையும் – ஒரு குறிப்பீட்டின் துல்லியமான இடம் முதல் சிக்கலான பல-பானல் தளவமைப்புகள், தனிப்பயன் வண்ண வரைபடங்கள் அல்லது பிராண்டிங் வழிகாட்டுதல்களை பூர்த்தி செய்ய மிகவும் குறிப்பிட்ட ஸ்டைலிங் வரை – மேட்லாட்லிப் ஒவ்வொரு வரைகலை உறுப்புக்கும் நேரடி அணுகலுடன் அடிப்படை இயந்திரத்தை வழங்குகிறது. இந்த ஒருங்கிணைப்பு உங்களை அனுமதிக்கிறது:

• விரைவான முன்மாதிரி: ஆரம்பகால ஆய்வுத் தரவு பகுப்பாய்விற்கு பாண்டாஸின் .plot() ஐப் பயன்படுத்தவும்.
• செம்மைப்படுத்துதல் மற்றும் தனிப்பயனாக்குதல்: பாண்டாஸால் உருவாக்கப்பட்ட மேட்லாட்லிப் பொருள்களை எடுத்து, விரிவான மேம்பாடுகளுக்கு மேம்பட்ட மேட்லாட்லிப் செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்தவும்.
• சிக்கலான காட்சிப்படுத்தல்களை உருவாக்குதல்: பாண்டாஸின் உயர்நிலை API உடன் மட்டும் சிக்கலான அல்லது சாத்தியமற்றதாக இருக்கும் சிக்கலான பல-அச்சு விளக்கப்படங்கள், மேலடுக்குகள் மற்றும் சிறப்பு வரைகலை வகைகளை உருவாக்கவும்.

இந்த கூட்டாண்மை நன்கு பொருத்தப்பட்ட ஒரு பட்டறை வைத்திருப்பதற்கு ஒத்தது. பாண்டாஸ் கூறுகளை (தரவு) விரைவாக ஒன்றிணைக்கிறது, அதே நேரத்தில் மேட்லாட்லிப் இறுதி தலைசிறந்த படைப்பை (காட்சிப்படுத்தல்) மெருகூட்டவும், வண்ணம் பூசவும், செம்மைப்படுத்தவும் அனைத்து சிறப்பு கருவிகளையும் வழங்குகிறது. ஒரு உலகளாவிய நிபுணருக்கு, இதன் பொருள் வெவ்வேறு அறிக்கையிடல் தரநிலைகள், வண்ணத் திட்டங்களுக்கான கலாச்சார விருப்பங்கள் அல்லது பல்வேறு பிராந்தியங்களில் குறிப்பிட்ட தரவு விளக்க நுணுக்கங்களுக்கு காட்சிப்படுத்தல்களை மாற்றியமைக்கும் திறன்.

உங்கள் தரவு காட்சிப்படுத்தல் சூழலை அமைத்தல்

நாம் குறியீட்டு முறைக்குள் செல்வதற்கு முன், உங்கள் பைதான் சூழல் தயாராக இருப்பதை உறுதிசெய்வோம். அவை நிறுவப்படவில்லை என்றால், பிப் (pip) ஐப் பயன்படுத்தி பாண்டாஸ் மற்றும் மேட்லாட்லிப்பை எளிதாகச் சேர்க்கலாம்:

            pip install pandas matplotlib
            

              
                Copy
              
            
          

நிறுவப்பட்டதும், உங்கள் தரவு காட்சிப்படுத்தல் ஸ்கிரிப்ட்கள் அல்லது நோட்புக்குகளை பின்வரும் இறக்குமதிகளுடன் பொதுவாகத் தொடங்குவீர்கள்:

            import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np # Often useful for generating sample data
            

              
                Copy
              
            
          

நீங்கள் ஒரு ஜூபிடர் நோட்புக் அல்லது ஐபைதான் கன்சோல் போன்ற ஊடாடும் சூழலில் பணிபுரிகிறீர்கள் என்றால், %matplotlib inline (பழைய பதிப்புகள் அல்லது குறிப்பிட்ட அமைப்புகளுக்கு) அல்லது இயல்புநிலை நடத்தையை (பொதுவாக இன்லைன்) அனுமதிப்பது உங்கள் விளக்கப்படங்கள் உங்கள் வெளியீட்டு கலங்களுக்குள் நேரடியாகக் காட்டப்படுவதை உறுதி செய்கிறது. புதிய மேட்லாட்லிப் பதிப்புகள் மற்றும் ஜூபிடர் சூழல்களுக்கு, இன்லைன் ப்ளாட்டிங் இயல்புநிலையாக இருப்பதால் இந்த மேஜிக் கட்டளை பெரும்பாலும் கண்டிப்பாகத் தேவையில்லை, ஆனால் இது குறித்து அறிந்திருப்பது ஒரு நல்ல நடைமுறை.

பாண்டாஸின் உள்ளமைக்கப்பட்ட விளக்கப்படங்கள்: காட்சிப்படுத்தலுக்கான உங்கள் முதல் படி

பாண்டாஸ் DataFrameகள் மற்றும் Series இரண்டிலும் நேரடியாக ஒரு வசதியான .plot() முறையை வழங்குகிறது, இது ஆரம்ப தரவு ஆய்வை நம்பமுடியாத அளவிற்கு திறமையானதாக ஆக்குகிறது. இந்த முறை உங்கள் தரவின் அடிப்படையில் ஒரு இயல்புநிலை விளக்கப்பட வகையை புத்திசாலித்தனமாக தேர்வு செய்கிறது, ஆனால் kind வாதத்தைப் பயன்படுத்தி அதை வெளிப்படையாக குறிப்பிடலாம். சில பொதுவான வகைகள் மற்றும் அவற்றின் அடிப்படை தனிப்பயனாக்கலை ஆராய்வோம்.

பொதுவான பாண்டாஸ் விளக்கப்பட வகைகள் மற்றும் எடுத்துக்காட்டுகள்:

முதலில், பல காலாண்டுகளில் வெவ்வேறு பிராந்தியங்களில் இருந்து கற்பனையான உலகளாவிய விற்பனைத் தரவைக் குறிக்கும் ஒரு மாதிரி DataFrame ஐ உருவாக்குவோம்:

            data = {
    'Quarter': ['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4', 'Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4'],
    'Year': [2022, 2022, 2022, 2022, 2023, 2023, 2023, 2023],
    'North America Sales (USD)': [150, 160, 175, 180, 190, 200, 210, 220],
    'Europe Sales (USD)': [120, 130, 140, 135, 145, 155, 165, 170],
    'Asia Sales (USD)': [100, 115, 130, 150, 160, 175, 190, 200],
    'Africa Sales (USD)': [50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85],
    'Latin America Sales (USD)': [80, 85, 90, 95, 100, 105, 110, 115]
}
df = pd.DataFrame(data)
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Year'].astype(str) + df['Quarter'].str.replace('Q', '-Q'))
df = df.set_index('Date')
print(df.head())
            

              
                Copy
              
            
          

இந்த DataFrame இல் இப்போது ஒரு datetime குறியீடு உள்ளது, இது நேரத் தொடர் விளக்கப்படங்களுக்கு ஏற்றது.

1. கோட்டு விளக்கப்படம் (kind='line')

காலப்போக்கில் போக்குகளைக் காட்ட சிறந்தது. உங்கள் குறியீடு ஒரு datetime பொருளாக இருந்தால் பாண்டாஸ் x-அச்சை தானாகவே கையாளுகிறது.

            df[['North America Sales (USD)', 'Europe Sales (USD)', 'Asia Sales (USD)']].plot(
    kind='line',
    figsize=(12, 6),
    title='Regional Sales Performance Over Time (2022-2023)',
    xlabel='Date',
    ylabel='Sales (USD Millions)',
    grid=True
)
plt.show()
            

              
                Copy
              
            
          

அறிவுரை: வெவ்வேறு பிராந்தியங்களில் வளர்ச்சி போக்குகளை விரைவாகக் காணலாம். உதாரணமாக, ஆசியாவில் ஐரோப்பாவை விட செங்குத்தான வளர்ச்சிப் பாதை தெரிகிறது.

2. பட்டை விளக்கப்படம் (kind='bar')

தனித்த வகைகளை ஒப்பிடுவதற்கு சிறந்தது. ஆண்டு வாரியான விற்பனையை திரட்டுவோம்.

            yearly_sales = df.groupby('Year')[['North America Sales (USD)', 'Europe Sales (USD)', 'Asia Sales (USD)', 'Africa Sales (USD)', 'Latin America Sales (USD)']].sum()
yearly_sales.plot(
    kind='bar',
    figsize=(14, 7),
    title='Total Yearly Sales by Region (2022 vs 2023)',
    ylabel='Total Sales (USD Millions)',
    rot=45, # Rotate x-axis labels for better readability
    width=0.8
)
plt.tight_layout() # Adjust layout to prevent labels from overlapping
plt.show()
            

              
                Copy
              
            
          

அறிவுரை: இந்த பட்டை விளக்கப்படம் ஒவ்வொரு பிராந்தியத்திற்கும் மொத்த விற்பனையில் ஆண்டுக்கு ஆண்டு வளர்ச்சியை தெளிவாகக் காட்சிப்படுத்துகிறது மற்றும் ஒவ்வொரு ஆண்டும் பிராந்தியங்களுக்கு இடையில் நேரடி ஒப்பீட்டை அனுமதிக்கிறது.

3. ஹிஸ்டோகிராம் (kind='hist')

ஒரு ஒற்றை எண் மாறியின் விநியோகத்தைக் காட்சிப்படுத்தப் பயன்படுகிறது.

            # Let's create some dummy data for "Customer Satisfaction Scores" (out of 100) from two global regions
np.random.seed(42)
customer_satisfaction_na = np.random.normal(loc=85, scale=10, size=500)
customer_satisfaction_eu = np.random.normal(loc=78, scale=12, size=500)

satisfaction_df = pd.DataFrame({
    'North America': customer_satisfaction_na,
    'Europe': customer_satisfaction_eu
})

satisfaction_df.plot(
    kind='hist',
    bins=20, # Number of bins
    alpha=0.7, # Transparency
    figsize=(10, 6),
    title='Distribution of Customer Satisfaction Scores by Region',
    xlabel='Satisfaction Score',
    ylabel='Frequency',
    grid=True,
    legend=True
)
plt.show()
            

              
                Copy
              
            
          

அறிவுரை: ஹிஸ்டோகிராம்கள் திருப்தி மதிப்பெண்களின் பரவல் மற்றும் மையப் போக்கை ஒப்பிட உதவுகின்றன. இந்த செயற்கை எடுத்துக்காட்டில் வட அமெரிக்காவின் மதிப்பெண்கள் பொதுவாக ஐரோப்பாவை விட அதிகமாகவும் குறைவாகவும் பரவி இருப்பதாகத் தெரிகிறது.

4. சிதறல் விளக்கப்படம் (kind='scatter')

இரண்டு எண் மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவுகளைக் காட்டுவதற்கு சிறந்தது.

            # Let's imagine we have data on 'Marketing Spend' and 'Sales' for various product launches globally
scatter_data = {
    'Marketing Spend (USD)': np.random.uniform(50, 500, 100),
    'Sales (USD)': np.random.uniform(100, 1000, 100),
    'Region': np.random.choice(['NA', 'EU', 'Asia', 'Africa', 'LA'], 100)
}
scatter_df = pd.DataFrame(scatter_data)
# Introduce some correlation
scatter_df['Sales (USD)'] = scatter_df['Sales (USD)'] + scatter_df['Marketing Spend (USD)'] * 1.5

scatter_df.plot(
    kind='scatter',
    x='Marketing Spend (USD)',
    y='Sales (USD)',
    figsize=(10, 6),
    title='Global Marketing Spend vs. Sales Performance',
    s=scatter_df['Marketing Spend (USD)'] / 5, # Marker size proportional to spend
    c='blue', # Color of markers
    alpha=0.6,
    grid=True
)
plt.show()
            

              
                Copy
              
            
          

அறிவுரை: இந்த விளக்கப்படம் சாத்தியமான தொடர்புகளை அடையாளம் காண உதவுகிறது. சந்தைப்படுத்தல் செலவுக்கும் விற்பனைக்கும் இடையே ஒரு நேர்மறையான தொடர்பை நாம் அவதானிக்கலாம், இது சந்தைப்படுத்தலில் அதிக முதலீடு பொதுவாக அதிக விற்பனைக்கு வழிவகுக்கிறது என்பதைக் குறிக்கிறது.

5. பெட்டி விளக்கப்படம் (kind='box')

எண் தரவின் விநியோகத்தைக் காட்சிப்படுத்துகிறது மற்றும் அசாதாரணப் புள்ளிகளை (outliers) எடுத்துக்காட்டுகிறது. வகைகளுக்கு இடையில் விநியோகங்களை ஒப்பிடுவதற்கு இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

            # Let's use our satisfaction_df for box plots
satisfaction_df.plot(
    kind='box',
    figsize=(8, 6),
    title='Customer Satisfaction Score Distribution by Region',
    ylabel='Satisfaction Score',
    grid=True
)
plt.show()
            

              
                Copy
              
            
          

அறிவுரை: பெட்டி விளக்கப்படங்கள் ஒவ்வொரு பிராந்தியத்தின் திருப்தி மதிப்பெண்களுக்கான இடைநிலை, இன்டர்குவார்டைல் ​​ரேஞ்ச் (IQR) மற்றும் சாத்தியமான அசாதாரணப் புள்ளிகளை தெளிவாகக் காட்டுகின்றன, இது அவற்றின் மையப் போக்குகள் மற்றும் மாறுபாடுகளை ஒப்பிடுவதை எளிதாக்குகிறது.

6. பரப்பளவு விளக்கப்படம் (kind='area')

கோட்டு விளக்கப்படங்களைப் போன்றது, ஆனால் கோடுகளின் கீழ் உள்ள பரப்பளவு நிரப்பப்படுகிறது, இது காலப்போக்கில் ஒட்டுமொத்த தொகைகள் அல்லது அளவுகளைக் காட்டுவதற்குப் பயனுள்ளதாக இருக்கும், குறிப்பாக அடுக்கு முறையில் (stacking) இருக்கும்போது.

            # Let's consider monthly energy consumption (in KWh) for a company's global operations
energy_data = {
    'Month': pd.to_datetime(pd.date_range(start='2023-01', periods=12, freq='M')),
    'North America (KWh)': np.random.randint(1000, 1500, 12) + np.arange(12)*20,
    'Europe (KWh)': np.random.randint(800, 1200, 12) + np.arange(12)*15,
    'Asia (KWh)': np.random.randint(1200, 1800, 12) + np.arange(12)*25,
}
energy_df = pd.DataFrame(energy_data).set_index('Month')

energy_df.plot(
    kind='area',
    stacked=True, # Stack the areas
    figsize=(12, 6),
    title='Monthly Global Energy Consumption by Region (KWh)',
    xlabel='Month',
    ylabel='Total Energy Consumption (KWh)',
    alpha=0.8,
    grid=True
)
plt.show()
            

              
                Copy
              
            
          

அறிவுரை: பரப்பளவு விளக்கப்படங்கள், குறிப்பாக அடுக்கு முறையில் உள்ளவை, காலப்போக்கில் மொத்த ஆற்றல் நுகர்வுக்கு ஒவ்வொரு பிராந்தியத்தின் பங்களிப்பையும் காட்சிப்படுத்துகின்றன, ஒட்டுமொத்த மற்றும் தனிப்பட்ட பிராந்திய நுகர்வு போக்குகளை வெளிப்படுத்துகின்றன.

பாண்டாஸின் உள்ளமைக்கப்பட்ட விளக்கப்படங்கள் ஆரம்ப ஆய்வு மற்றும் நிலையான காட்சிப்படுத்தல்களை உருவாக்குவதற்கு நம்பமுடியாத அளவிற்கு சக்திவாய்ந்தவை. இந்த முறைகள் மேட்லாட்லிப் Axes (மற்றும் சில சமயங்களில் Figure) பொருள்களைத் திருப்பித் தருகின்றன என்பது முக்கிய விஷயம், அதாவது நீங்கள் எப்போதும் ஒரு பாண்டாஸ் விளக்கப்படத்தை எடுத்து நேரடி மேட்லாட்லிப் அழைப்புகளைப் பயன்படுத்தி மேலும் தனிப்பயனாக்கலாம்.

மேம்பட்ட தனிப்பயனாக்கலுக்காக மேட்லாட்லிப்புடன் ஆழமாகச் செல்லுதல்

பாண்டாஸின் .plot() வசதியை வழங்கினாலும், மேட்லாட்லிப் உங்கள் காட்சிப்படுத்தலில் உள்ள ஒவ்வொரு நட் மற்றும் போல்ட்டிற்கும் ஸ்க்ரூடிரைவரை வழங்குகிறது. திறம்பட ஒருங்கிணைக்க, மேட்லாட்லிப்பின் பொருள் படிநிலையைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியம்: Figure மற்றும் Axes.

• Figure: இது அனைத்து விளக்கப்பட கூறுகளுக்கும் ஒரு உயர்நிலை கொள்கலன் ஆகும். இதை முழு கேன்வாஸ் அல்லது உங்கள் விளக்கப்படம் தோன்றும் சாளரம் என்று நினைத்துப் பாருங்கள். ஒரு Figure ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட Axes ஐக் கொண்டிருக்கலாம்.
• Axes: இங்குதான் உண்மையான விளக்கப்படம் வரையப்படுகிறது. இது தரவு இடைவெளியுடன் கூடிய படத்தின் பிராந்தியம். ஒரு Figure பல Axes ஐக் கொண்டிருக்கலாம், ஒவ்வொன்றும் அதன் சொந்த x-அச்சு, y-அச்சு, தலைப்பு மற்றும் லேபிள்களைக் கொண்டிருக்கும். "Axes" ஐ "axis" (x-அச்சு, y-அச்சு) உடன் குழப்ப வேண்டாம். ஒரு ஆயத்தொலைவு அமைப்பின் சூழலில் "Axes" என்பது "Axis" இன் பன்மை ஆகும், ஆனால் மேட்லாட்லிப்பில், ஒரு "Axes" பொருள் முழு விளக்கப்பட பகுதியையும் குறிக்கிறது.

நீங்கள் df.plot() ஐ அழைக்கும்போது, அது பொதுவாக ஒரு Axes பொருளை (அல்லது பல துணை விளக்கப்படங்கள் உருவாக்கப்பட்டால் Axes பொருள்களின் வரிசையை) வழங்குகிறது. இந்த பொருளை நீங்கள் கைப்பற்றி, பின்னர் அதன் முறைகளைப் பயன்படுத்தி விளக்கப்படத்தை மாற்றியமைக்கலாம்.

பாண்டாஸ் விளக்கப்படங்களிலிருந்து மேட்லாட்லிப் பொருள்களை அணுகுதல்

நமது பிராந்திய விற்பனை கோட்டு விளக்கப்படத்தை மீண்டும் பார்த்து, நேரடி மேட்லாட்லிப் அழைப்புகளைப் பயன்படுத்தி அதை மேம்படுத்துவோம்.

            # Generate the Pandas plot and capture the Axes object
ax = df[['North America Sales (USD)', 'Europe Sales (USD)', 'Asia Sales (USD)']].plot(
    kind='line',
    figsize=(12, 7),
    title='Regional Sales Performance Over Time (2022-2023)',
    xlabel='Date',
    ylabel='Sales (USD Millions)',
    grid=True
)

# Now, use Matplotlib's Axes methods for further customization
ax.set_facecolor('#f0f0f0') # Light grey background for the plotting area
ax.spines['top'].set_visible(False) # Remove top spine
ax.spines['right'].set_visible(False) # Remove right spine
ax.tick_params(axis='x', rotation=30) # Rotate x-tick labels
ax.tick_params(axis='y', labelcolor='darkgreen') # Change y-tick label color

# Add a specific annotation for a significant point
# Let's say we had a major marketing campaign start in Q3 2023 in Asia
asia_q3_2023_sales = df.loc['2023-09-30', 'Asia Sales (USD)'] # Assuming Q3 ends Sep 30
ax.annotate(f'Asia Campaign: {asia_q3_2023_sales:.0f}M USD',
            xy=('2023-09-30', asia_q3_2023_sales),
            xytext=('2023-05-01', asia_q3_2023_sales + 30), # Offset text from point
            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
            fontsize=10,
            color='darkred',
            bbox=dict(boxstyle="round,pad=0.3", fc="yellow", ec="darkgrey", lw=0.5, alpha=0.9))

# Improve legend placement
ax.legend(title='Region', bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')

# Adjust layout to make room for the legend
plt.tight_layout(rect=[0, 0, 0.85, 1])

# Save the figure with high resolution, suitable for global reports
plt.savefig('regional_sales_performance_enhanced.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()
            

              
                Copy
              
            
          

கவனிப்பு: ax பொருளைப் பிடிப்பதன் மூலம், ஸ்டைலிங், குறிப்புகள் சேர்ப்பது மற்றும் லெஜண்ட் மற்றும் ஒட்டுமொத்த தளவமைப்பை நன்றாகச் சரிசெய்வது போன்றவற்றில் துல்லியமான கட்டுப்பாட்டைப் பெற்றோம், இது விளக்கப்படத்தை மேலும் தகவல் ரீதியாகவும் வெளியீட்டிற்குத் தயாராகவும் ஆக்குகிறது. முடிவுகளைப் பகிர்வதற்கு முக்கியமான ஒரு படியான படத்தையும் வெளிப்படையாகச் சேமித்தோம்.

plt.subplots() ஐப் பயன்படுத்தி பல துணை விளக்கப்படங்களை உருவாக்குதல்

தரவின் வெவ்வேறு அம்சங்களை அருகருகே ஒப்பிடுவதற்கு, துணை விளக்கப்படங்கள் விலைமதிப்பற்றவை. மேட்லாட்லிப்பின் plt.subplots() செயல்பாடு இதற்குப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, இது ஒரு Figure பொருள் மற்றும் Axes பொருள்களின் வரிசை இரண்டையும் வழங்குகிறது.

            # Let's visualize the distribution of sales for North America and Europe separately
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(14, 6))

# Plot North America sales distribution on the first Axes
df['North America Sales (USD)'].plot(
    kind='hist',
    ax=axes[0],
    bins=10,
    alpha=0.7,
    color='skyblue',
    edgecolor='black'
)
axes[0].set_title('North America Sales Distribution')
axes[0].set_xlabel('Sales (USD Millions)')
axes[0].set_ylabel('Frequency')
axes[0].grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)

# Plot Europe sales distribution on the second Axes
df['Europe Sales (USD)'].plot(
    kind='hist',
    ax=axes[1],
    bins=10,
    alpha=0.7,
    color='lightcoral',
    edgecolor='black'
)
axes[1].set_title('Europe Sales Distribution')
axes[1].set_xlabel('Sales (USD Millions)')
axes[1].set_ylabel('') # Remove redundant Y-label as it's shared
axes[1].grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)

fig.suptitle('Sales Distribution Comparison (2022-2023)', fontsize=16) # Overall figure title
plt.tight_layout(rect=[0, 0.03, 1, 0.95]) # Adjust layout for suptitle
plt.show()
            

              
                Copy
              
            
          

கவனிப்பு: இங்கே, ஒவ்வொரு Axes பொருளையும் பாண்டாஸின் plot() முறைக்கு ax வாதத்தைப் பயன்படுத்தி வெளிப்படையாகக் கடத்தினோம். இந்த நுட்பம் உங்கள் படத்தில் ஒவ்வொரு விளக்கப்படமும் எங்கு செல்கிறது என்பதற்கான முழுமையான கட்டுப்பாட்டை வழங்குகிறது, இது சிக்கலான தளவமைப்புகள் மற்றும் ஒப்பீடுகளை செயல்படுத்துகிறது.

மேம்படுத்தப்பட்ட மேட்லாட்லிப் தனிப்பயனாக்க நுட்பங்கள்:

• வண்ண வரைபடங்கள் (cmap): ஹீட்மேப்கள், வண்ணத்தால் குறிப்பிடப்படும் மூன்றாவது பரிமாணத்துடன் சிதறல் விளக்கப்படங்கள் அல்லது உங்கள் விளக்கப்படங்களுக்கு ஒரு தொழில்முறை வண்ணத் திட்டத்தைச் சேர்ப்பதற்கு. மேட்லாட்லிப் viridis, plasma, cividis போன்ற பல்வேறு வண்ண வரைபடங்களை வழங்குகிறது, அவை வண்ண-பார்வை குறைபாடுகள் உள்ளவர்கள் உட்பட உலகளாவிய அணுகலுக்கு சிறந்தவை.
• டிக்ஸ் மற்றும் லேபிள்களை தனிப்பயனாக்குதல்: அடிப்படை சுழற்சிக்கு அப்பால், நீங்கள் டிக் அதிர்வெண்ணைக் கட்டுப்படுத்தலாம், லேபிள்களை வடிவமைக்கலாம் (எ.கா., நாணய சின்னங்கள், சதவீத குறியீடுகள்), அல்லது தேதிகளுக்கான தனிப்பயன் வடிவமைப்பிகளைப் பயன்படுத்தலாம்.
• பகிரப்பட்ட அச்சுகள்: தொடர்புடைய தரவுகளை வரையும்போது, sharex=True அல்லது sharey=True இல் plt.subplots() அச்சுகளை சீரமைக்கலாம், இது ஒப்பீடுகளை எளிதாக்குகிறது, குறிப்பாக உலகளாவிய நேரத் தொடர் தரவுகளுக்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
• ஸ்டைல்ஷீட்கள்: மேட்லாட்லிப் முன் வரையறுக்கப்பட்ட ஸ்டைல்ஷீட்களுடன் வருகிறது (எ.கா., plt.style.use('ggplot'), plt.style.use('seaborn-v0_8')). இவை உங்கள் விளக்கப்படங்களுக்கு விரைவாக ஒரு நிலையான, தொழில்முறை தோற்றத்தை அளிக்கலாம். நீங்கள் தனிப்பயன் ஸ்டைல்ஷீட்களையும் உருவாக்கலாம்.
• லெஜெண்ட்கள்: லெஜெண்ட் இடத்தை நன்றாகச் சரிசெய்யவும், தலைப்புகளைச் சேர்க்கவும், எழுத்துரு அளவுகளை மாற்றவும், மற்றும் நெடுவரிசைகளின் எண்ணிக்கையை நிர்வகிக்கவும்.
• உரை மற்றும் குறிப்புகள்: விளக்கப்படத்தில் எங்கும் தன்னிச்சையான உரையைச் சேர்க்க ax.text() ஐப் பயன்படுத்தவும் அல்லது அம்புகள் மற்றும் விளக்க உரையுடன் குறிப்பிட்ட தரவு புள்ளிகளை முன்னிலைப்படுத்த ax.annotate() ஐப் பயன்படுத்தவும்.

மேட்லாட்லிப்பின் நெகிழ்வுத்தன்மை என்னவென்றால், நீங்கள் ஒரு காட்சிப்படுத்தலை கற்பனை செய்ய முடிந்தால், அதை நீங்கள் உருவாக்கலாம். பாண்டாஸ் ஆரம்ப உத்வேகத்தை வழங்குகிறது, மேலும் மேட்லாட்லிப் உங்கள் பார்வையை உயிர்ப்பிக்க துல்லியமான பொறியியலை வழங்குகிறது.

நடைமுறை பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள் மற்றும் உலகளாவிய தரவு எடுத்துக்காட்டுகள்

இந்த ஒருங்கிணைப்பு நடைமுறை, உலகளாவிய பொருத்தமான தரவு காட்சிப்படுத்தல் காட்சிகளில் எவ்வாறு மொழிபெயர்க்கப்படுகிறது என்பதை ஆராய்வோம்.

1. உலகளாவிய பொருளாதார குறியீட்டு பகுப்பாய்வு: கண்டங்கள் முழுவதும் GDP வளர்ச்சி

பல்வேறு பிராந்தியங்களுக்கான மொத்த உள்நாட்டு உற்பத்தி (GDP) வளர்ச்சி விகிதங்களை பகுப்பாய்வு செய்வதை கற்பனை செய்து பாருங்கள். தெளிவுக்காக பாண்டாஸ் மற்றும் மேட்லாட்லிப் கலவையுடன் ஒரு DataFrame ஐ உருவாக்கி அதை காட்சிப்படுத்தலாம்.

            # Sample data: Quarterly GDP growth rates (percentage) for different continents
gdp_data = {
    'Quarter': pd.to_datetime(pd.date_range(start='2021-01', periods=12, freq='Q')),
    'North America GDP Growth (%)': np.random.uniform(0.5, 2.0, 12),
    'Europe GDP Growth (%)': np.random.uniform(0.2, 1.8, 12),
    'Asia GDP Growth (%)': np.random.uniform(1.0, 3.5, 12),
    'Africa GDP Growth (%)': np.random.uniform(0.0, 2.5, 12),
    'Latin America GDP Growth (%)': np.random.uniform(-0.5, 2.0, 12)
}
gdp_df = pd.DataFrame(gdp_data).set_index('Quarter')

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))

# Pandas plot for the initial line chart
gdp_df.plot(
    kind='line',
    ax=ax,
    marker='o', # Add markers for data points
    linewidth=2,
    alpha=0.8
)

# Matplotlib customizations
ax.set_title('Quarterly GDP Growth Rates by Continent (2021-2023)', fontsize=16, fontweight='bold')
ax.set_xlabel('Quarter', fontsize=12)
ax.set_ylabel('GDP Growth (%)', fontsize=12)
ax.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6)
ax.axhline(y=0, color='red', linestyle=':', linewidth=1.5, label='Zero Growth Line') # Add a zero line
ax.legend(title='Continent', loc='upper left', bbox_to_anchor=(1, 1))

# Highlight a specific period (e.g., a global economic downturn period)
ax.axvspan(pd.to_datetime('2022-04-01'), pd.to_datetime('2022-09-30'), color='gray', alpha=0.2, label='Economic Slowdown Period')

# Customizing Y-axis tick labels to add percentage sign
from matplotlib.ticker import PercentFormatter
ax.yaxis.set_major_formatter(PercentFormatter())

plt.tight_layout(rect=[0, 0, 0.88, 1]) # Adjust layout for legend
plt.show()
            

              
                Copy
              
            
          

உலகளாவிய நுண்ணறிவு: இந்த விளக்கப்படம் கண்டங்கள் முழுவதும் வெவ்வேறு வளர்ச்சிப் பாதைகளை தெளிவாகக் காட்சிப்படுத்துகிறது, மெதுவான வளர்ச்சி அல்லது மீள்திறன் காலங்களை எடுத்துக்காட்டுகிறது. சேர்க்கப்பட்ட பூஜ்ஜிய வளர்ச்சி கோடு மற்றும் எடுத்துக்காட்டப்பட்ட காலம் உலகெங்கிலும் உள்ள பொருளாதார ஆய்வாளர்களுக்கு முக்கியமான சூழலை வழங்குகிறது.

2. மக்கள்தொகை பரவல்: வெவ்வேறு நாடுகளுக்கான வயது பிரமிடுகள்

ஒரு வயது பிரமிடு சிக்கலானதாக இருக்கலாம், ஆனால் மக்கள்தொகை பகுப்பாய்வுக்கு ஒரு பொதுவான தேவையாக இருக்கும் மக்கள்தொகை பிரிவுகளைக் காட்டும் அடுக்கப்பட்ட பட்டை விளக்கப்படத்திற்கு எளிதாக்குவோம்.

            # Sample data: Population distribution by age group for two countries
population_data = {
    'Age Group': ['0-14', '15-29', '30-44', '45-59', '60-74', '75+'],
    'Country A (Millions)': [20, 25, 30, 22, 15, 8],
    'Country B (Millions)': [15, 20, 25, 28, 20, 12]
}
pop_df = pd.DataFrame(population_data).set_index('Age Group')

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(16, 7), sharey=True) # Share Y-axis for easier comparison

# Plot for Country A
pop_df[['Country A (Millions)']].plot(
    kind='barh', # Horizontal bar chart
    ax=axes[0],
    color='skyblue',
    edgecolor='black',
    legend=False
)
axes[0].set_title('Country A Population Distribution', fontsize=14)
axes[0].set_xlabel('Population (Millions)', fontsize=12)
axes[0].set_ylabel('Age Group', fontsize=12)
axes[0].grid(axis='x', linestyle='--', alpha=0.7)
axes[0].invert_xaxis() # Make bars extend left

# Plot for Country B
pop_df[['Country B (Millions)']].plot(
    kind='barh',
    ax=axes[1],
    color='lightcoral',
    edgecolor='black',
    legend=False
)
axes[1].set_title('Country B Population Distribution', fontsize=14)
axes[1].set_xlabel('Population (Millions)', fontsize=12)
axes[1].set_ylabel('') # Remove redundant Y-label as it's shared
axes[1].grid(axis='x', linestyle='--', alpha=0.7)

fig.suptitle('Comparative Population Age Distribution (Global Example)', fontsize=16, fontweight='bold')
plt.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.95])
plt.show()
            

              
                Copy
              
            
          

உலகளாவிய நுண்ணறிவு: பகிரப்பட்ட y-அச்சுகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலமும் விளக்கப்படங்களை அருகருகே வைப்பதன் மூலமும், வெவ்வேறு நாடுகளின் வயது கட்டமைப்புகளை நாம் திறம்பட ஒப்பிடலாம், இது சர்வதேச கொள்கை உருவாக்கம், சந்தை பகுப்பாய்வு மற்றும் சமூக திட்டமிடலுக்கு இன்றியமையாதது. முதல் விளக்கப்படத்திற்கான invert_xaxis() ஐக் கவனிக்கவும், இது ஒரு பக்கத்திற்கான பாரம்பரிய வயது பிரமிடு காட்சிப்படுத்தலை ஒத்திருக்கிறது.

3. சுற்றுச்சூழல் தரவு: CO2 உமிழ்வுகள் மற்றும் தனிநபர் GDP

பொருளாதார உற்பத்திக்கும் சுற்றுச்சூழல் தாக்கத்திற்கும் இடையிலான உறவை ஆராய்வது ஒரு முக்கியமான உலகளாவிய கவலை. ஒரு சிதறல் விளக்கப்படம் இதற்கு ஏற்றது.

            # Sample data: Hypothetical CO2 emissions and GDP per capita for various countries
# Data for 20 global sample countries (simplified)
countries = ['USA', 'CHN', 'IND', 'GBR', 'DEU', 'FRA', 'JPN', 'BRA', 'CAN', 'AUS',
             'MEX', 'IDN', 'NGA', 'EGY', 'ZAF', 'ARG', 'KOR', 'ITA', 'ESP', 'RUS']
np.random.seed(42)
co2_emissions = np.random.uniform(2, 20, len(countries)) * 10 # in metric tons per capita
gdp_per_capita = np.random.uniform(5000, 70000, len(countries))
# Introduce a positive correlation
co2_emissions = co2_emissions + (gdp_per_capita / 5000) * 0.5
co2_emissions = np.clip(co2_emissions, 5, 25) # Ensure reasonable range

env_df = pd.DataFrame({
    'Country': countries,
    'CO2 Emissions (metric tons per capita)': co2_emissions,
    'GDP per Capita (USD)': gdp_per_capita
})

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))

# Pandas scatter plot
env_df.plot(
    kind='scatter',
    x='GDP per Capita (USD)',
    y='CO2 Emissions (metric tons per capita)',
    ax=ax,
    s=env_df['GDP per Capita (USD)'] / 500, # Marker size based on GDP (as a proxy for economic scale)
    alpha=0.7,
    edgecolor='black',
    color='darkgreen'
)

# Matplotlib customizations
ax.set_title('CO2 Emissions vs. GDP per Capita for Global Economies', fontsize=16, fontweight='bold')
ax.set_xlabel('GDP per Capita (USD)', fontsize=12)
ax.set_ylabel('CO2 Emissions (metric tons per capita)', fontsize=12)
ax.grid(True, linestyle=':', alpha=0.5)

# Add country labels for specific points
for i, country in enumerate(env_df['Country']):
    if country in ['USA', 'CHN', 'IND', 'DEU', 'NGA']: # Label a few interesting countries
        ax.text(env_df['GDP per Capita (USD)'].iloc[i] + 500, # Offset x
                env_df['CO2 Emissions (metric tons per capita)'].iloc[i] + 0.5, # Offset y
                country,
                fontsize=9,
                color='darkblue',
                fontweight='bold')

plt.tight_layout()
plt.show()
            

              
                Copy
              
            
          

உலகளாவிய நுண்ணறிவு: இந்த சிதறல் விளக்கப்படம் பொருளாதார வளர்ச்சி மற்றும் சுற்றுச்சூழல் தாக்கம் தொடர்பான போக்குகள், அசாதாரணப் புள்ளிகள் மற்றும் ஒத்த சுயவிவரங்களைக் கொண்ட நாடுகளின் குழுக்களை அடையாளம் காண உதவுகிறது. குறிப்பிட்ட நாடுகளைக் குறிப்பது பிராந்திய மாறுபாடுகளைப் புரிந்துகொள்ள உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்கு முக்கியமான சூழலைச் சேர்க்கிறது.

தரவு தயாரிப்பு மற்றும் ஆரம்ப விளக்கப்படத்திற்கான பாண்டாஸ், ஆழ்ந்த தனிப்பயனாக்கலுக்கான மேட்லாட்லிப் ஆகியவற்றுடன் இணைந்து, சிக்கலான உலகளாவிய தரவு காட்சிகளை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் காட்சிப்படுத்துவதற்கும் ஒரு பல்துறை கருவித்தொகுப்பை எவ்வாறு வழங்குகிறது என்பதை இந்த எடுத்துக்காட்டுகள் விளக்குகின்றன.

திறமையான தரவு காட்சிப்படுத்தலுக்கான சிறந்த நடைமுறைகள்

அழகான விளக்கப்படங்களை உருவாக்குவது ஒரு விஷயம்; திறமையான விளக்கப்படங்களை உருவாக்குவது மற்றொரு விஷயம். குறிப்பாக உலகளாவிய பார்வையாளர்களை மனதில் கொண்டு, சில சிறந்த நடைமுறைகள் இங்கே:

1. தெளிவு மற்றும் எளிமை:
   • குழப்பத்தைத் தவிர்க்கவும்: உங்கள் விளக்கப்படத்தில் உள்ள ஒவ்வொரு உறுப்பும் ஒரு நோக்கத்திற்குப் பயன்பட வேண்டும். தேவையற்ற கட்டக் கோடுகள், அதிகப்படியான லேபிள்கள் அல்லது தேவையற்ற லெஜெண்ட்களை அகற்றவும்.
   • நேரடி குறியிடுதல்: சில சமயங்களில், தரவுப் புள்ளிகளை நேரடியாகக் குறியிடுவது ஒரு லெஜெண்ட்டை மட்டுமே நம்புவதை விட தெளிவாக இருக்கும், குறிப்பாக ஒரு சில தனித்த தொடர்களுக்கு.
   • நிலையான அளவுகள்: பல விளக்கப்படங்களை ஒப்பிடும்போது, அளவின் வேறுபாடு செய்தியின் ஒரு பகுதியாக இல்லாவிட்டால், நிலையான அச்சு அளவுகளை உறுதிப்படுத்தவும்.
2. சரியான விளக்கப்பட வகையைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்:
   • காலப்போக்கில் போக்குகளுக்கு: கோட்டு விளக்கப்படங்கள், பரப்பளவு விளக்கப்படங்கள்.
   • வகைகளை ஒப்பிடுவதற்கு: பட்டை விளக்கப்படங்கள், அடுக்கப்பட்ட பட்டை விளக்கப்படங்கள்.
   • பரவல்களுக்கு: ஹிஸ்டோகிராம்கள், பெட்டி விளக்கப்படங்கள், வயலின் விளக்கப்படங்கள்.
   • உறவுகளுக்கு: சிதறல் விளக்கப்படங்கள், ஹீட்மேப்கள்.

   தவறாகத் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட விளக்கப்பட வகை, அது எவ்வளவு சிறப்பாக வடிவமைக்கப்பட்டிருந்தாலும், உங்கள் தரவின் கதையை மறைக்கக்கூடும்.

3. வண்ணத் தட்டுகள்: அணுகல்தன்மை மற்றும் கலாச்சார நடுநிலைமை:
   • வண்ண-பார்வை குறைபாடுகள்: வண்ண-பார்வையற்றவர்களுக்கு ஏற்ற தட்டுகளைப் பயன்படுத்தவும் (எ.கா., மேட்லாட்லிப்பின் viridis, cividis, plasma). முக்கியமான வேறுபாடுகளுக்கு சிவப்பு-பச்சை சேர்க்கைகளைத் தவிர்க்கவும்.
   • கலாச்சார அர்த்தங்கள்: வண்ணங்கள் கலாச்சாரங்கள் முழுவதும் வெவ்வேறு அர்த்தங்களைக் கொண்டுள்ளன. ஒரு கலாச்சாரத்தில் சிவப்பு ஆபத்தை குறிக்கலாம், மற்றொரு கலாச்சாரத்தில் நல்ல அதிர்ஷ்டத்தை குறிக்கலாம். நடுநிலை தட்டுகளைத் தேர்வுசெய்யவும் அல்லது பல்வேறு பார்வையாளர்களுக்கு சமர்ப்பிக்கும்போது உங்கள் வண்ணத் தேர்வுகளை வெளிப்படையாக விளக்கவும.
   • நோக்கமிட்ட பயன்பாடு: அழகியல் ஈர்ப்புக்கு மட்டுமல்லாமல், சிறப்பம்சப்படுத்தவும், வகைப்படுத்தவும் அல்லது அளவைக் காட்டவும் வண்ணத்தைப் பயன்படுத்தவும்.
4. குறிப்புகள் மற்றும் உரை: முக்கிய நுண்ணறிவுகளை எடுத்துக்காட்டவும்:
   • உங்கள் பார்வையாளர்களை கதையைத் தேட விடாதீர்கள். தலைப்புகள், துணைத்தலைப்புகள், அச்சு லேபிள்கள் மற்றும் குறிப்புகளைப் பயன்படுத்தி அவர்களின் விளக்கத்திற்கு வழிகாட்டவும்.
   • உங்கள் பார்வையாளர்கள் பன்முகத்தன்மை கொண்டவர்களாக இருந்தால் சுருக்கங்கள் அல்லது தொழில்நுட்ப சொற்களை விளக்கவும.
   • விளக்கப்படத்தில் அல்லது தலைப்பில் ஒரு சிறிய சுருக்கம் அல்லது "முக்கிய குறிப்பு" ஐச் சேர்ப்பதைக் கருத்தில் கொள்ளவும்.
5. உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்கான பிரதிபலிப்பு:
   • அலகுகள் மற்றும் வடிவங்கள்: அலகுகள் குறித்து வெளிப்படையாக இருங்கள் (எ.கா., "மில்லியன் டாலர்கள்", "KWh", "தனிநபர் மெட்ரிக் டன்கள்"). எண் வடிவங்களுக்கு, ஆயிரக்கணக்கான பிரிப்பான்களைப் பயன்படுத்துவதைக் (எ.கா., 1,000,000) அல்லது மில்லியன்/பில்லியன்களுக்கு வடிவமைப்பதைப் பிராந்தியங்கள் முழுவதும் எளிதாகப் படிக்க கருத்தில் கொள்ளவும்.
   • நேர மண்டலங்கள்: நேரத் தொடர் தரவுகளைக் கையாளும் போது, தெளிவின்மையைத் தவிர்க்க தொடர்புடையதாக இருந்தால் நேர மண்டலத்தைக் குறிப்பிடவும்.
   • மொழி: வலைப்பதிவு ஆங்கிலத்தில் இருப்பதால், அனைத்து லேபிள்களும் குறிப்புகளும் ஆங்கிலத்தில் உள்ளன, இது நிலையான தகவல்தொடர்புகளை உறுதி செய்கிறது.
   • வாசிப்புத்திறன்: பல்வேறு திரை அளவுகள் மற்றும் அச்சு வடிவங்கள் முழுவதும் எழுத்துருக்கள் படிக்கக்கூடியதாக இருப்பதை உறுதிசெய்யவும், இது உள்ளூர் அறிக்கையிடல் தேவைகளின் அடிப்படையில் வேறுபடலாம்.
6. மீண்டும் மீண்டும் செய்யவும் மற்றும் செம்மைப்படுத்தவும்:

   காட்சிப்படுத்தல் பெரும்பாலும் ஒரு தொடர்ச்சியான செயல்முறையாகும். ஒரு அடிப்படை விளக்கப்படத்தை உருவாக்கி, அதை மதிப்பாய்வு செய்து, கருத்துக்களைப் பெற்று (குறிப்பாக பல்வேறு பங்குதாரர்களிடமிருந்து), பின்னர் மேட்லாட்லிப்பின் விரிவான தனிப்பயனாக்க விருப்பங்களைப் பயன்படுத்தி அதைச் செம்மைப்படுத்தவும்.

செயல்திறன் பரிசீலனைகள் மற்றும் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகள்

பெரும்பாலான வழக்கமான பகுப்பாய்வு பணிகளுக்கு, பாண்டாஸ் மற்றும் மேட்லாட்லிப் சிறப்பாக செயல்படுகின்றன. இருப்பினும், மிகப் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் (மில்லியன்கள் அல்லது பில்லியன்கள் தரவுப் புள்ளிகள்) கையாளும் போது, செயல்திறன் ஒரு கவலையாக மாறலாம்:

• ரெண்டரிங் நேரம்: மேட்லாட்லிப் அதிக எண்ணிக்கையிலான தரவுப் புள்ளிகளுடன் விளக்கப்படங்களை ரெண்டர் செய்ய மெதுவாக மாறலாம், ஏனெனில் அது ஒவ்வொரு ஒற்றை குறிப்பான் அல்லது கோடு பகுதியையும் வரைய முயற்சிக்கிறது.
• நினைவகப் பயன்பாடு: பெரிய DataFrames ஐ சேமித்து செயலாக்குவது கணிசமான நினைவகத்தைப் பயன்படுத்தலாம்.

இந்த சவால்களை எதிர்கொள்ள சில உத்திகள் இங்கே:

• மாதிரி எடுத்தல் (Sampling): அனைத்து தரவுப் புள்ளிகளையும் வரைவதற்குப் பதிலாக, ஒரு பிரதிநிதி மாதிரியை வரைவதைக் கருத்தில் கொள்ளவும். உதாரணமாக, உங்களிடம் 100 ஆண்டுகளுக்கு தினசரி தரவு இருந்தால், வாராந்திர அல்லது மாதாந்திர சராசரிகளை வரைவது விளக்கப்படத்தை ஓவர்லோட் செய்யாமல் போக்கை திறம்பட தெரிவிக்கலாம்.
• பின்னிங்/திரட்டுதல் (Binning/Aggregation): பரவல்களுக்கு, பொருத்தமான எண்ணிக்கையிலான பின்களுடன் ஹிஸ்டோகிராம்களைப் பயன்படுத்தவும். சிதறல் விளக்கப்படங்களுக்கு, அடர்த்தியைக் காட்ட புள்ளிகளை 2D அறுகோணங்கள் அல்லது சதுரங்களாக பின்னிங் செய்வதைக் கருத்தில் கொள்ளவும். பாண்டாஸின் groupby() மற்றும் திரட்டுதல் முறைகள் இந்த முன் செயலாக்க படிக்கு ஏற்றவை.
• நேரத் தொடரை குறைத்தல் (Downsampling Time Series): நேரத் தொடர் தரவுகளுக்கு, வரைவதற்கு முன் பாண்டாஸின் .resample() முறையைப் பயன்படுத்தி உங்கள் தரவை குறைந்த அதிர்வெண்ணுக்கு (எ.கா., தினசரி முதல் வாராந்திர அல்லது மாதாந்திர) மறுமாதிரி எடுக்கவும்.
• வெக்டர் கிராபிக்ஸ் (SVG, PDF): PNG வலைக்கு ஏற்றதாக இருந்தாலும், உயர் தெளிவுத்திறன் கொண்ட அச்சு அல்லது ஊடாடும் ஆவணங்களுக்கு, SVG அல்லது PDF ஆக விளக்கப்படங்களைச் சேமிப்பது (plt.savefig('my_plot.svg')) சிக்கலான விளக்கப்படங்களுக்கு சில சமயங்களில் மிகவும் திறமையானதாக இருக்கும், ஏனெனில் அவை பிக்சல்களுக்குப் பதிலாக வரைதல் வழிமுறைகளைச் சேமிக்கின்றன.
• பெரிய தரவு காட்சிப்படுத்தலுக்கான சிறப்பு நூலகங்களைக் கருத்தில் கொள்ளவும்: உண்மையான பெரிய, ஊடாடும் வலை அடிப்படையிலான காட்சிப்படுத்தல்களுக்கு, Datashader (இது Bokeh அல்லது HoloViews உடன் வேலை செய்கிறது), Plotly, அல்லது Altair போன்ற "பெரிய தரவுகளுக்காக" வடிவமைக்கப்பட்ட நூலகங்கள் மிகவும் பொருத்தமானதாக இருக்கலாம். இவை பெரும்பாலும் மில்லியன் கணக்கான புள்ளிகளைக் கையாள GPU முடுக்கம் அல்லது முன்-ரெண்டரிங் ஓடுகளைப் போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகின்றன. இருப்பினும், பெரும்பாலான பகுப்பாய்வு மற்றும் அறிக்கையிடல் தேவைகளுக்கு, பாண்டாஸ் + மேட்லாட்லிப் ஒரு வலிமையான மற்றும் மிகவும் திறமையான கலவையாகவே உள்ளது.

முடிவுரை: உங்கள் உலகளாவிய தரவு கதைகளை மேம்படுத்துதல்

தரவு கையாளுதலுக்கான பாண்டாஸ் மற்றும் காட்சிப்படுத்தலுக்கான மேட்லாட்லிப் ஒருங்கிணைப்பு அனைத்து துறைகள் மற்றும் புவியியல் பகுதிகளில் உள்ள தரவு நிபுணர்களுக்கு ஒரு சக்திவாய்ந்த, நெகிழ்வான மற்றும் அத்தியாவசிய கருவித்தொகுப்பை வழங்குகிறது. பாண்டாஸின் உள்ளமைக்கப்பட்ட விளக்கப்படங்களின் வசதியிலிருந்து மேட்லாட்லிப்பின் பொருள் சார்ந்த API வழங்கும் துல்லியமான கட்டுப்பாடு வரை, மூல தரவை ஈர்க்கக்கூடிய காட்சி கதைகளாக மாற்ற உங்களுக்கு தேவையான அனைத்தும் உங்களிடம் உள்ளன.

இந்த ஒருங்கிணைப்பில் தேர்ச்சி பெறுவதன் மூலம், உங்களால்:

• சிக்கலான தரவுத்தொகுப்புகளை விரைவாக ஆராய்ந்து புரிந்துகொள்ள முடியும்.
• மிகவும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட, வெளியீட்டுத் தரமான படங்களை உருவாக்க முடியும்.
• பல்வேறு உலகளாவிய பங்குதாரர்களுக்கு நுண்ணறிவுகளை திறம்பட தெரிவிக்க முடியும்.
• குறிப்பிட்ட பிராந்திய விருப்பங்கள் அல்லது அறிக்கையிடல் தரநிலைகளுக்கு காட்சிப்படுத்தல்களை மாற்றியமைக்க முடியும்.

திறமையான தரவு காட்சிப்படுத்தல் என்பது ஒரு விளக்கப்படத்தை உருவாக்குவது மட்டுமல்ல; இது ஒரு தெளிவான, துல்லியமான மற்றும் தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் செய்தியை தெரிவிப்பதாகும் என்பதை நினைவில் கொள்ளுங்கள். காட்சிப்படுத்தலின் தொடர்ச்சியான தன்மையை ஏற்றுக்கொண்டு, மேட்லாட்லிப்பின் பரந்த அளவிலான தனிப்பயனாக்க விருப்பங்களை சோதித்துப் பாருங்கள், எப்போதும் உங்கள் பார்வையாளர்களின் கண்ணோட்டத்தைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள். உங்கள் ஆயுதக் கிடங்கில் பாண்டாஸ் மற்றும் மேட்லாட்லிப் உடன், நீங்கள் தரவு உலகத்தை வழிநடத்தவும், அதன் கதைகளைத் தெளிவுடனும் நம்பிக்கையுடனும், உலகின் எந்த இடத்திலும் சொல்லவும் நன்கு தயாராக உள்ளீர்கள்.

இன்றே பரிசோதனை செய்யத் தொடங்குங்கள், உங்கள் தரவை காட்சிப்படுத்துங்கள், மேலும் புதிய உலகளாவிய நுண்ணறிவுகளைத் திறக்கவும்!