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Nov 23, 2023

ChatGPT hilft Ihnen, Diagramme mit Python in 5 Schritten zu erstellen

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Die grafische Darstellung von Daten ist ein unverzichtbares Werkzeug für Datenwissenschaftler und Programmierer, die ihre Daten auf aussagekräftige und verständliche Weise visualisieren möchten.

In Python stehen viele Bibliotheken und Tools für die grafische Darstellung von Daten zur Verfügung. Allerdings kann es schwierig sein, ohne die richtigen Kenntnisse und Fachkenntnisse effektive und optisch ansprechende Diagramme zu erstellen.

Hier kommt ChatGPT ins Spiel. ChatGPT ist ein Sprachmodell, das die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzt, um Benutzern bei der Erstellung textbasierter Inhalte zu helfen. Es kann jedoch auch zum Erstellen von Datenvisualisierungen und Diagrammen in Python verwendet werden.

In diesem Artikel stellen wir ChatGPT als hilfreiches Tool für Python-Programmierer vor, die effektive und optisch ansprechende Datendiagramme erstellen möchten. Wir geben 5 Tipps zum Erstellen von Datendiagrammen in Python mit ChatGPT, einschließlich der Auswahl des richtigen Diagrammtyps, der Vereinfachung des Diagramms, der Verwendung der richtigen Farben und Schriftarten, dem Hinzufügen von Kontext zum Diagramm und der interaktiven Gestaltung des Diagramms.

Durch Befolgen dieser Tipps und die Verwendung von ChatGPT können Python-Programmierer beeindruckende und informative Datenvisualisierungen erstellen, die ihnen helfen können, ihre Daten besser zu verstehen und ihre Ergebnisse anderen mitzuteilen. Tauchen wir also ein und erkunden wir, wie ChatGPT bei der grafischen Darstellung von Daten in Python helfen kann und wie Sie damit bessere Datenvisualisierungen für Ihre Projekte erstellen können.

Lass uns eintauchen.

Einer der wichtigsten Aspekte beim Erstellen eines effektiven Datendiagramms ist die Auswahl des richtigen Diagrammtyps für die präsentierten Daten.

Verschiedene Diagrammtypen eignen sich für unterschiedliche Datentypen, und die Auswahl des falschen Diagrammtyps kann zu Verwirrung und Fehlinterpretationen führen.

Wenn Sie beispielsweise Daten präsentieren, die zeigen, wie sich eine Variable im Laufe der Zeit ändert, ist ein Liniendiagramm möglicherweise das am besten geeignete Diagramm.

Wenn Sie hingegen die Werte verschiedener Kategorien vergleichen, ist ein Balkendiagramm möglicherweise die bessere Wahl. Wenn Sie die Beziehung zwischen zwei Variablen anzeigen möchten, ist möglicherweise ein Streudiagramm die richtige Lösung.

Mit ChatGPT ist die Auswahl des richtigen Diagrammtyps einfach. ChatGPT kann eine Liste potenzieller Diagrammtypen erstellen, die für Ihre Daten geeignet wären, indem es eine Beschreibung der Daten und der Beziehung bereitstellt, die Sie visualisieren möchten. Sie können dann basierend auf Ihren spezifischen Anforderungen den am besten geeigneten Diagrammtyp auswählen.

Ich habe numerische und kategoriale Funktionen und möchte ein Diagramm zeichnen. Können Sie mir dabei helfen, indem Sie Beispiele aus erstellten Datensätzen zeigen?

Sicher! Hier ist ein Beispiel dafür, wie Sie mit der Seaborn-Bibliothek und einem integrierten Datensatz ein Diagramm mit numerischen und kategorialen Daten in Python erstellen können:

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Auswahl des richtigen Diagrammtyps für die Erstellung eines effektiven und informativen Datendiagramms von entscheidender Bedeutung ist.

Indem Sie ChatGPT verwenden, um Sie bei der Auswahl des richtigen Diagrammtyps für Ihre Daten zu unterstützen, können Sie Diagramme erstellen, die klar, leicht verständlich und optisch ansprechend sind.

Wenn es um die Erstellung effektiver Datendiagramme geht, ist Einfachheit der Schlüssel. Ein Diagramm, das mit zu vielen Beschriftungen oder Datenpunkten überladen ist, kann verwirrend und schwer zu interpretieren sein. Um ein klares und leicht verständliches Datendiagramm zu erstellen, ist es wichtig, es so weit wie möglich zu vereinfachen.

Eine Möglichkeit, ein Diagramm zu vereinfachen, besteht darin, unnötige Beschriftungen oder Datenpunkte zu entfernen.

Wenn Sie beispielsweise Daten über einen längeren Zeitraum präsentieren, müssen Sie möglicherweise nicht jeden einzelnen Datenpunkt anzeigen.

Stattdessen können Sie einen gleitenden Durchschnitt oder ein Zeitintervall verwenden, um die Anzahl der angezeigten Datenpunkte zu reduzieren. Ebenso müssen Sie möglicherweise nicht jeden Datenpunkt im Diagramm beschriften, wenn der Gesamttrend klar ist.

Mit ChatGPT ist die Vereinfachung eines Datendiagramms ganz einfach. Durch die Bereitstellung einer Beschreibung der Daten und des Diagramms, das Sie erstellen möchten, kann ChatGPT Möglichkeiten vorschlagen, das Diagramm zu vereinfachen und verständlicher zu machen. ChatGPT schlägt beispielsweise möglicherweise vor, bestimmte Beschriftungen oder Datenpunkte zu entfernen oder einen gleitenden Durchschnitt zu verwenden, um die Daten zu glätten.

Im ersten Diagramm stellen Sie Daten über einen langen Zeitraum dar, Sie zeigen jeden einzelnen Datenpunkt.

Im zweiten Diagramm können Sie einen gleitenden Durchschnitt oder ein Zeitintervall verwenden, um die Anzahl der angezeigten Datenpunkte zu reduzieren.

Können Sie es mir anhand des integrierten Datensatzes zeigen?

Sicherlich! Hier ist ein Beispiel unter Verwendung des Datensatzes „Air Passengers“ aus der Bibliothek „statsmodels“, der monatliche Gesamtzahlen internationaler Flugpassagiere von 1949 bis 1960 enthält:

Die erste Grafik zeigt jeden einzelnen Datenpunkt im Datensatz „Flugpassagiere“.

Das zweite Diagramm zeigt dieselben Daten mit einem gleitenden Durchschnitt, der die Anzahl der Datenpunkte reduziert und es einfacher macht, den Gesamttrend zu erkennen:

Zusammenfassend ist die Vereinfachung eines Datendiagramms ein wichtiger Schritt bei der Erstellung eines effektiven und informativen Diagramms. Durch die Verwendung von ChatGPT zur Vereinfachung Ihres Datendiagramms können Sie eine klare und leicht verständliche Visualisierung erstellen, die Ihre Daten effektiv kommuniziert.

Einer der wichtigsten Aspekte bei der Erstellung effektiver Datenvisualisierungen ist die Verwendung der richtigen Farben und Schriftarten. Durch die Auswahl der richtigen Farben und Schriftarten können Diagramme optisch ansprechender gestaltet und Informationen effektiver vermittelt werden. Bei der Auswahl von Farben und Schriftarten ist es wichtig, die Zielgruppe im Auge zu behalten und etwaige kulturelle oder markenbezogene Erwartungen zu berücksichtigen.

Zunächst sollten Sie eine Farbpalette auswählen, die zu den präsentierten Daten passt. Wenn Ihr Diagramm beispielsweise Trends im Zeitverlauf zeigt, können Sie ein Farbverlaufsschema verwenden, um die Datenänderungen im Zeitverlauf darzustellen. Wenn in Ihrem Diagramm Vergleiche zwischen verschiedenen Kategorien angezeigt werden, können Sie für jede Kategorie unterschiedliche Farben verwenden.

Bei der Auswahl der Schriftarten ist es wichtig, eine Schriftart zu verwenden, die leicht lesbar und für die Art der dargestellten Daten geeignet ist. Für Diagramme werden häufig serifenlose Schriftarten verwendet, da sie gut lesbar sind und die Daten nicht beeinträchtigen. Es ist auch wichtig, die Schriftgröße und den Schriftabstand zu berücksichtigen, da diese Auswirkungen auf die Lesbarkeit des Diagramms haben können.

ChatGPT kann Ihnen bei der Auswahl der richtigen Farben und Schriftarten für Ihr Diagramm helfen, indem es Vorschläge basierend auf der Art der präsentierten Daten und der Zielgruppe macht. Es kann auch bei der Platzierung von Beschriftungen und Anmerkungen hilfreich sein, um sicherzustellen, dass das Diagramm sowohl optisch ansprechend als auch leicht lesbar ist.

Jetzt testen wir ChatGPT.

Sehen wir uns eine meiner vorherigen Grafiken an.

Hier ist der Code.

Bitten wir nun ChatGPT, Schriftarten und Farben zu ändern.

Hallo Chat, ich möchte die Schriftarten, den Textstil und die Farben für den folgenden Code ändern. (Verwenden Sie auch fette und kursive Textstile) Überraschen Sie mich!

„mein Code oben“

Klar, hier ist eine aktualisierte Version des Codes mit benutzerdefinierter Schriftart, Textstil und Farben:

In diesem Code habe ich eine neue Titelvariable mit den Textstilen Fett und Kursiv unter Verwendung der HTML-Tags und hinzugefügt. Ich habe außerdem ein Wörterbuch „font_style“ mit der gewünschten Schriftfamilie, -größe und -farbe für den Titel, die Achsenbeschriftungen und Teilstrichbeschriftungen definiert.

Anschließend habe ich das Fig-Objekt mit den neuen Variablen „title“, „xaxis_title“ und „yaxis_title“ sowie den Attributen „font“ und „plot_bgcolor/paper_bgcolor“ aktualisiert, um die neuen Schriftarten und Farbstile anzuwenden. Schließlich habe ich mit update_xaxes() und update_yaxes() die Schriftarten für die Häkchenbeschriftung sowohl für die x- als auch für die y-Achse aktualisiert.

Dieser Code soll Ihnen eine Vorstellung davon geben, wie Sie Schriftart, Textstil und Farbe für ein Plotly-Diagramm anpassen können. Sie können die Stile jederzeit nach Bedarf für Ihre eigenen Visualisierungen anpassen.

Indem Sie diese Best Practices befolgen, können Sie Datenvisualisierungen erstellen, die optisch ansprechend und leicht lesbar sind und Ihrem Publikum effektiv Informationen vermitteln.

Wenn Sie eine Artikelanalyse lesen möchten, finden Sie hier meinen Artikel dazu.

Datenvisualisierungen spielen eine entscheidende Rolle dabei, komplexe Daten zugänglicher und verständlicher zu machen.

Allerdings kann selbst die schönste Datenvisualisierung ohne den richtigen Kontext scheitern.

Das Hinzufügen von Kontext zu einem Diagramm ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass Ihre Daten richtig interpretiert werden und Ihr Publikum daraus aussagekräftige Erkenntnisse ableiten kann.

Um Ihren Datendiagrammen Kontext hinzuzufügen, beginnen Sie damit, für jedes Element im Diagramm klare Beschriftungen und Legenden bereitzustellen. Dies hilft Ihrem Publikum zu verstehen, was es sieht, und die Daten schnell zu interpretieren. Es können auch Anmerkungen hinzugefügt werden, um detailliertere Erklärungen zu bestimmten Punkten oder Trends in den Daten bereitzustellen.

ChatGPT kann dabei helfen, Ihren Datendiagrammen Kontext hinzuzufügen, indem es automatische Beschriftungs- und Anmerkungsempfehlungen bereitstellt. Mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache kann ChatGPT Ihre Daten analysieren und Vorschläge für die besten Beschriftungen und Anmerkungen machen, die Sie in Ihr Diagramm aufnehmen können. Dadurch können Sie Zeit und Mühe sparen und gleichzeitig sicherstellen, dass Ihr Diagramm klar und verständlich dargestellt wird.

Denken Sie daran, dass das Hinzufügen von Kontext zu Ihren Datendiagrammen von entscheidender Bedeutung ist, um sicherzustellen, dass Ihre Zielgruppe aus Ihren Daten aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen kann. Mit ChatGPT können Sie Ihren Datendiagrammen einfach und effizient den erforderlichen Kontext hinzufügen und Ihre Erkenntnisse für Ihr Publikum zugänglicher machen.

Jetzt testen wir es.

Bevor ChatGPT uns antwortet, finden Sie hier auch Mycode und Graph.

Helfen Sie mir, meinen Diagrammen Kontext hinzuzufügen, indem Sie automatische Beschriftungs- und Anmerkungsempfehlungen bereitstellen. (Fügen Sie bitte auch schwarzen Kontext hinzu, um es besser sehen zu können.)

„mein Code hier“

Sehen wir uns nun die Antwort von ChatGPT an

Klar, hier ist ein Beispielcode mit hinzugefügten Anmerkungen und Beschriftungen unter Verwendung des Textparameters in Plotly Express:

Oh mein Gott, ich wünschte, ich wüsste das, bevor ich diesen Artikel schreibe, diese Grafik verändert sich sehr!

Das Erstellen interaktiver Diagramme ist eine effektive Möglichkeit, komplexe Daten benutzerfreundlich darzustellen, da Benutzer so die Daten detaillierter untersuchen können.

Benutzer können mit dem Diagramm interagieren, bestimmte Interessenbereiche vergrößern, schwenken, um verschiedene Abschnitte des Diagramms anzuzeigen, oder mit der Maus über bestimmte Datenpunkte fahren, um weitere Informationen anzuzeigen. Interaktive Diagramme sind besonders nützlich für große Datensätze, da sie Benutzern dabei helfen können, Muster oder Trends zu erkennen, die in einem statischen Diagramm möglicherweise nicht sofort erkennbar sind.

Es gibt viele interaktive Diagrammfunktionen, die in Datenvisualisierungen integriert werden können, um deren Interaktivität zu verbessern. Zu den häufigsten interaktiven Funktionen gehören Zoomen, Schwenken und Schweben. Durch das Zoomen können Benutzer bestimmte Abschnitte des Diagramms vergrößern und verkleinern, wodurch es einfacher wird, Details zu erkennen oder sich auf bestimmte Datenpunkte zu konzentrieren. Durch Schwenken können Benutzer sich im Diagramm bewegen und verschiedene Bereiche oder Abschnitte der Daten erkunden.

Durch Bewegen des Mauszeigers können Benutzer weitere Informationen zu bestimmten Datenpunkten anzeigen, indem sie mit dem Mauszeiger darüber fahren. Zu den weiteren interaktiven Funktionen gehören das Filtern von Daten, das Hervorheben bestimmter Abschnitte des Diagramms oder das Animieren von Daten im Zeitverlauf.

ChatGPT kann dabei helfen, Diagramme interaktiv zu gestalten, indem es basierend auf Benutzereingaben Code für interaktive Diagrammfunktionen wie Zoomen, Schwenken oder Schweben generiert.

Mit der Unterstützung von ChatGPT können Benutzer ganz einfach interaktive Funktionen zu ihren Datenvisualisierungen hinzufügen, ohne den Code selbst manuell schreiben zu müssen. ChatGPT kann Benutzern auch dabei helfen, die relevantesten interaktiven Funktionen für ihre Daten zu identifizieren, basierend auf der Art der Daten und den spezifischen Zielen des Benutzers für die Visualisierung. Durch die Integration interaktiver Funktionen mit der Unterstützung von ChatGPT können Benutzer ansprechendere und informativere Datenvisualisierungen erstellen.

Versuchen wir es jetzt. Hier ist mein vorheriger Code.

Hier ist mein Code. Können Sie ihn interaktiv machen?

„mein Code“

Klar, hier ist eine interaktive Version Ihres Codes mit Plotly:

Dieser Code erstellt mit Plotly ein interaktives Balkendiagramm und ermöglicht es Ihnen, mit der Maus über die Balken zu fahren, um die genauen Werte anzuzeigen. Das Diagramm enthält außerdem einen Titel und Achsenbeschriftungen, die mit verschiedenen Schriftarten, Farben und Stilen an Ihre Bedürfnisse angepasst werden können.

Aber Sie können es besser verstehen, indem Sie sich das folgende GIF ansehen, das ich erstellt habe, damit Sie es besser verstehen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Integration interaktiver Funktionen in Datenvisualisierungen diese benutzerfreundlicher machen kann, sodass Benutzer die Daten detaillierter untersuchen können. ChatGPT kann Benutzern helfen, interaktive Funktionen zu integrieren, basierend auf den spezifischen Anforderungen ihrer Daten und ihren Visualisierungszielen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Erstellung effektiver Datenvisualisierungen ein wichtiger Teil der Datenwissenschaft und -programmierung ist, und mit ChatGPT steht Python-Programmierern ein hilfreiches Werkzeug zur Verfügung. Wenn Entwickler die fünf in diesem Artikel beschriebenen Tipps befolgen, können sie Diagramme erstellen, die informativ, optisch ansprechend und interaktiv sind.

Durch Befolgen dieser Tipps und die Verwendung von ChatGPT als Tool können Python-Programmierer effektive Datenvisualisierungen für ihre Data-Science-Projekte und Programmierarbeiten erstellen.

Vielen Dank, dass Sie meinen Artikel gelesen haben.

Außerdem ist hier mein E-Book, das erklärt, wie maschinelles Lernen mithilfe von ChatGPT erlernt werden kann.

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Hier ist meinChatGPT-Spickzettel.

Hier ist meinNumpy-Spickzettel.

Hier ist der Quellcode des „Wie wird man Milliardär?„Datenprojekt.

Hier ist der Quellcode des „Klassifizierungsaufgabe mit 6 verschiedenen Algorithmen unter Verwendung von Python„Datenprojekt.

Hier ist der Quellcode des „Entscheidungsbaum in der Energieeffizienzanalyse„Datenprojekt.

Wenn Sie noch kein Mitglied von Medium sind und gerne durch Lesen lernen möchten, finden Sie hier meine EmpfehlungVerknüpfung.

„Maschinelles Lernen ist die letzte Erfindung, die die Menschheit jemals machen muss.“ Nick Bostrom

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