比例数据可视化(Python实现板块层级图绘制)——Instacart Market Basket Analysis
【实验名称】
实验一:绘制板块层级图
【实验目的】
1. 掌握数据文件读取
2. 掌握数据处理的方法
3. 实现板块层级图的绘制
【数据介绍】Instacart Market Basket Analysis
1. 数据说明
数据共有300 0000orders,
20 0000users,
5000products,
每个user提供有4-100个orders
2. 各数据内容了解
aisles:产品摆放位置说明
order_products__prior:订单产品关联表
orders.csv: 用户下单记录表。
products.csv: 产品ID分类,及其摆放位置的关系表
departments.csv: 产品分类表
3. 目标分析
目标是预测用户下次购买时,可能再次购买的产品。
即,用户历史购买的产品,那些是用户下次购买还会购买的。
4. 训练数据构建
order_id, product_id(订单中的一个产品), lable(是否下次购买)。
(1)产品特征
1)产品被购买次数。
2)产品被重复购买次数
3)产品被重复购买次数/总的购买次数。
4)产品在不同week被购买次数
5)产品在不同hour被购买次数。
(2)用户特征
1)用户总下单次数。
2)用户总购买量。
3)用户每单平均购买量。
4)用户距离上一次购物时间。
5)用户频繁购买是周几。
6)用户购买当天小时。
7)用户购买商品数(去重)
8)用户购买最多的商品
7)用户购买最少的商品。
9)用户在不同week购买最多,以及最少的商品。
10)用户在不同hour购买最多,以及最少的商品。
(3)user_products特征
1)该用户购买该商品次数/该用户下单次数。
2)该用户上一次购买该商品距离现在天数。
3)该用户上一次购买该商品平均week日期。
4)该用户上一次购买该商品平均时间。
5)该用户购买该商品的频率
Instacart 的数据科学团队在提供这种令人愉悦的购物体验方面发挥着重要作用。目前,他们使用交易数据来开发模型,以预测用户在会话期间会再次购买、首次尝试或下次添加到购物车的产品。
无论您是从精心策划的购物清单中购物,还是让奇思妙想引导您放牧,我们独特的美食仪式都定义了我们是谁。Instacart 是一款杂货订购和送货应用程序,旨在让您在需要时轻松地将您个人最喜欢的和主食装满您的冰箱和食品储藏室。通过 Instacart 应用程序选择产品后,个人购物者会查看您的订单并为您进行店内购物和送货。
Instacart 的数据科学团队在提供这种令人愉悦的购物体验方面发挥着重要作用。目前,他们使用交易数据来开发模型,以预测用户在会话期间会再次购买、首次尝试或下次添加到购物车的产品。最近,Instacart 开源了这些数据 - 请参阅他们的博客文章 300 万个 Instacart 订单。
【实验原理】
板块层级图(treemap)是一种基于面积的可视化方式,通过每一个板块(通常为矩形)的尺寸大小进行度量。外部矩形代表父类别,而内部矩形代表子类别。我们也可以通过板块层级图简单的呈现比例关系,不过它更擅于呈现树状结构的数据。
读取绘图所用的数据,并对数据进行处理将数据处理成我们可以使用的形式,绘制板块层级图,设置标签和标题。
【实验环境】
Windows 11,python3.11.1,pycharm professional 2024.2.1,jupyter notebook
【实验步骤】
题目一:安装pandas、matplotlib、seaborn、squarify
1、输入命令:pip install pandas
2、输入命令:pip install matplotlib
3、输入命令:pip install seaborn
-
输入命令:pip install squarify
题目二:读取数据
在这里我们使用pandas库中的read_csv函数来读取这3个数据文件。
import pandas as pdproducts_df = pd.read_csv('products.csv')
aisles_df = pd.read_csv('aisles.csv')
departments_df = pd.read_csv('departments.csv')
aisles_df.head(10)
数据读取的结果(aisles_df部分数据读取结果):
题目三:数据预处理
我们需要根据源表对目标表进行匹配查询,使用merge函数进行操作。
order_products_prior_df = pd.merge(products_df, aisles_df, on='aisle_id', how='left')
order_products_prior_df = pd.merge(order_products_prior_df, departments_df, on='department_id', how='left')
order_products_prior_df.head()
temp = order_products_prior_df[['product_name', 'aisle', 'department']]
temp = pd.concat([order_products_prior_df.groupby('department')['product_name'].nunique().rename('products_department'),order_products_prior_df.groupby('department')['aisle'].nunique().rename('aisle_department')
], axis=1).reset_index()
temp = temp.set_index('department')
temp2 = temp.sort_values(by="aisle_department", ascending=False)
进行匹配操作后的数据。
print(temp)
print(temp2)
题目四:绘制板块层级图
1.绘制初始的板块层级图
cmap = matplotlib.cm.viridis
mini, maxi = temp2.products_department.min(), temp2.products_department.max()
norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=mini, vmax=maxi)
colors = [cmap(norm(value)) for value in temp2.products_department]
colors[1] = "#FBFCFE"
labels = ["%s\n%d aisle num\n%d products num" % (label) for label inzip(temp2.index, temp2.aisle_department, temp2.products_department)]
fig = plt.figure(figsize=(12, 10))
ax = fig.add_subplot(111, aspect="equal")
ax = squarify.plot(temp2.aisle_department, color=colors, label=labels, ax=ax, alpha=.7)
绘制结果
2.设置x、y轴的属性
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
3.添加图表标题
fig.suptitle("How are aisles organized within departments", fontsize=20 )
4.添加数据标签
img = plt.imshow([temp2.products_department], cmap=cmap)
img.set_visible(False)
fig.colorbar(img, orientation="vertical", shrink=.96)
fig.text(.76, .9, "numbers of products", fontsize=14)
这样我们的板块层级图就绘制完毕了
附录:总代码
import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import matplotlib
import squarify
color = sns.color_palette()
pd.options.mode.chained_assignment = None # default='warn'
products_df = pd.read_csv('products.csv')
aisles_df = pd.read_csv('aisles.csv')
departments_df = pd.read_csv('departments.csv')
order_products_prior_df = pd.merge(products_df, aisles_df, on='aisle_id', how='left')
order_products_prior_df = pd.merge(order_products_prior_df, departments_df, on='department_id', how='left')
order_products_prior_df.head()
temp = order_products_prior_df[['product_name', 'aisle', 'department']]
temp = pd.concat([order_products_prior_df.groupby('department')['product_name'].nunique().rename('products_department'),order_products_prior_df.groupby('department')['aisle'].nunique().rename('aisle_department')
], axis=1).reset_index()
temp = temp.set_index('department')
temp2 = temp.sort_values(by="aisle_department", ascending=False)
print(temp)
print(temp2)
x = 0
y = 0
width = 100
height = 100
cmap = matplotlib.cm.viridis
mini, maxi = temp2.products_department.min(), temp2.products_department.max()
norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=mini, vmax=maxi)
colors = [cmap(norm(value)) for value in temp2.products_department]
colors[1] = "#FBFCFE"
labels = ["%s\n%d aisle num\n%d products num" % (label) for label inzip(temp2.index, temp2.aisle_department, temp2.products_department)]
fig = plt.figure(figsize=(12, 10))
ax = fig.add_subplot(111, aspect="equal")
ax = squarify.plot(temp2.aisle_department, color=colors, label=labels, ax=ax, alpha=.7)
fig.suptitle("How are aisles organized within departments", fontsize=20 )
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
img = plt.imshow([temp2.products_department], cmap=cmap)
img.set_visible(False)
fig.colorbar(img, orientation="vertical", shrink=.96)
fig.text(.76, .9, "numbers of products", fontsize=14)
plt.show()
相关文章:
比例数据可视化(Python实现板块层级图绘制)——Instacart Market Basket Analysis
【实验名称】 实验一:绘制板块层级图 【实验目的】 1. 掌握数据文件读取 2. 掌握数据处理的方法 3. 实现板块层级图的绘制 【数据介绍】Instacart Market Basket Analysis 1. 数据说明 数据共有300 0000orders, 20 0000users, …...
C++研发笔记8——C语言程序设计初阶学习笔记6
在第一部分——课前准备的学习中,我就提到了学习C语言的过程中,练习是必不可少的环节,所以本篇笔记我们来进行记录我们学习《C语言程序设计初阶》阶段的第一篇练习文章。 题目一 下面哪个不是C语言内置的数据类型: A.char B.d…...
0softmax和背后的最大熵(极大似然法)
只要无穷阶矩都一样,那么两个分布一定一样。 整理思路:1、设定样本的概率模型与目标概率模型一致(两个模型特性函数一致)建立服从伯努利分布的变量(此处需要理解样本空间及变量的关系)对两个模型进行降维&a…...
6,000 个网站上的假 WordPress 插件提示用户安装恶意软件
黑客使用窃取的凭证感染 WordPress 网站,并向其发送虚假插件,通过虚假的浏览器更新提示向最终用户发送恶意软件和信息窃取程序。 该恶意活动基于ClickFix假浏览器更新恶意软件的新变种,自 2024 年 6 月以来已使用假 WordPress 插件感染了超过…...
最新Compose环境版本
1.gradle gradle 8.10.2 插件版本 8.7.1 Android Studio Ladybug | 2024.2.1 Patch 1 2.model 下 的 build.gradle.kts plugins {alias(libs.plugins.android.application)alias(libs.plugins.kotlin.android)alias(libs.plugins.kotlin.compose)id("kotlin-kapt&qu…...
流媒体协议.之(RTP,RTCP,RTSP,RTMP,HTTP)(一)
闲着没事做,记录一下开发项目用过的协议,项目中,大多是是实时显示播放的,通过私有协议,传输到上位机,实时播放,延时小于200ms,仿照这些协议,定义的数据格式。如果用这些协…...
【智能大数据分析 | 实验四】Spark实验:Spark Streaming
【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈智能大数据分析 ⌋ ⌋ ⌋ 智能大数据分析是指利用先进的技术和算法对大规模数据进行深入分析和挖掘,以提取有价值的信息和洞察。它结合了大数据技术、人工智能(AI)、机器学习(ML&a…...
es实现自动补全
目录 自动补全 拼音分词器 安装拼音分词器 第一步:下载zip包,并解压缩 第二步:去docker找到es-plugins数据卷挂载的位置,并进入这个目录 第三步:把拼音分词器的安装包拖到这个目录下 第四步:重启es 第…...
【日志】Unity3D模型导入基本问题以及浅谈游戏框架
2024.10.22 真正的谦逊从来不是人与人面对时的谦卑,而是当你回头看那个曾经的自己时,依旧保持肯定与欣赏。 【力扣刷题】 暂无 【数据结构】 暂无 【Unity】 导入外部模型资源报错问题 在导入外部资源包的时候一般都会报错,不是这个资源模…...
1.8K Star,简洁易用 Web 端创意画板
Hi,骚年,我是大 G,公众号「GitHub 指北」会推荐 GitHub 上有趣有用的项目,一分钟 get 一个优秀的开源项目,挖掘开源的价值,欢迎关注。 在数字创作的时代,找到一款功能强大且易于使用的绘图工具…...
WPF中的<Style.Triggers>
Triggers介绍 在XAML中,Triggers是Style元素的一部分,用于定义在特定条件触发时应用的样式更改。这些触发器可以响应各种事件和属性值的变化,例如控件的状态变化(如鼠标悬停、焦点状态)、数据绑定值的变化等。 以下是…...
pod相关面试题总结(持续更新)
1:当一个Pod有多个容器时,如果连接到指定的容器? #查看当前空间下的pod [rootmaster210 pods]# kubectl get pods NAME READY STATUS RESTARTS AGE linux85-nginx-tomcat 2/2 Running 0 63s [rootmaster210 …...
Matlab学习03-符号的替换及运算(接上一篇)
在上一篇的学习中,我知道了符号变量的声明👇 Matlab学习02-matlab中的数据显示格式及符号变量-CSDN博客 接下来开始学习符号运算相关的内容,并学习最为核心的matlab程序设计。之前的学习都是为了程 序设计做铺垫,程序设计又是为了…...
Windows中API-磁盘管理笔记
硬盘是由一组堆积的盘片组成类似于圆柱体组成,每个盘片的数据都以电磁方式存储在同心圆或轨道中,轨道的最小可寻址单元是扇区;基本磁盘:最常用于windows的存储类型,指的是**包含分区的磁盘。**在基本磁盘上只能创建和删…...
010 操作符详解 上
写代码的实质是在写方法体 —— 刘铁猛 操作符概览 操作符本质 操作符的本质是函数的“简记法” 操作符 简写Add函数 34 等同Add(3,4)操作符不能脱离与它关联的数据类型可以说操作符就是与固定数据类型关联的一套算法的简记法 如下图所示算法的简记法 操作符的优先级 可以使…...
【贪心算法】(第十篇)
目录 加油站(medium) 题目解析 讲解算法原理 编写代码 单调递增的数字(medium) 题目解析 讲解算法原理 编写代码 加油站(medium) 题目解析 1.题目链接:. - 力扣(LeetCode&a…...
029.爬虫专用浏览器-抓取跨域#document下的内容
一、iframe下的#document是什么 #document 是一个特殊的 HTML 元素,表示 <iframe> 元素内部的文档对象。当你在 HTML 页面中嵌入一个 <iframe> 元素时,浏览器会创建一个新的文档对象来表示 <iframe> 内部的内容。这 个文档对象就是 #…...
SIP 业务举例之 Call Hold(呼叫保持)
目录 1. Call Hold(呼叫保持)简介 2. 信令流程 呼叫保持 呼叫恢复开始 恢复通话完成 3. 本例 Call Hold 建立了几个 Dialog? 博主wx:yuanlai45_csdn 博主qq:2777137742 想要 深入学习 5GC IMS 等通信知识(加入 51学通信),或者想要 cpp 方向修改简历,模拟面试,学习…...
eks节点的网络策略配置机制解析
参考链接 vpc-cni网络策略最佳实践,https://aws.github.io/aws-eks-best-practices/security/docs/network/#additional-resourcesvpc cni网络策略faq,https://github.com/aws/amazon-vpc-cni-k8s/blob/0703d03dec8afb8f83a7ff0c9d5eb5cc3363026e/docs/…...
【C】用c写贪吃蛇
1.输入正确的账号密码及其用户名,登录成功进入贪吃蛇游戏界面, 2.随机生成蛇头★、食物▲的位置(x,y),并使用□打印地图 3.使用w s a d按键,完成蛇头的上下左右移动 4.蛇头碰撞到食物后,吃下食物变成蛇身的一部分●…...
qt QLineEdit详解
一、概述 QLineEdit 是 Qt 框架中用于创建单行文本输入框的类。它非常适合用于接收用户输入,例如用户名、密码或其他简单的文本信息。它提供了许多有用的编辑功能,支持多种输入模式和文本限制,并支持撤销、重做、剪切、粘贴以及拖放等功能。…...
DevEco Studio的使用 习题答案<HarmonyOS第一课>
一、判断题 1. 如果代码中涉及到一些网络、数据库、传感器等功能的开发,均可使用预览器进行预览。 正确(True)错误(False) 错误(False)回答正确 2. module.json5文件中的deviceTypes字段中,配置了phone,tablet,2in1等多种设备类型,才能进行多设备预览。 正确(True)…...
鸿蒙网络编程系列36-固定包头可变包体解决TCP粘包问题
1. TCP数据传输粘包简介 在本系列的第6篇文章《鸿蒙网络编程系列6-TCP数据粘包表现及原因分析》中,我们演示了TCP数据粘包的表现,如图所示: 随后解释了粘包背后的可能原因,并给出了解决TCP传输粘包问题的两种思路,第一…...
【华为路由】OSPF多区域配置
网络拓扑 设备接口地址 设备 端口 IP地址 RTA Loopback 0 1.1.1.1/32 G0/0/0 10.1.1.1/24 RTB Loopback 0 2.2.2.2/32 G0/0/0 10.1.1.2/24 G0/0/1 10.1.2.1/24 RTC Loopback 0 3.3.3.3/32 G0/0/0 10.1.2.2/24 G0/0/1 10.1.3.1/24 RTD Loopback 0 4.4.4…...
【C++初阶】一文讲通C++内存管理
文章目录 1. C/C内存分布2. C语言中动态内存管理方式3. C内存管理方式3. 1 new/delete操作内置类型3. 2 new和delete操作自定义类型 4. new与delete的原理4. 1 operator new与operator delete函数4. 2 内置类型4. 3 自定义类型 5. 定位new表达式(placement-new)6. malloc/free和…...
Vue学习笔记(九、简易计算器)
在这个案例中,我们使用v-model分别双向绑定了n1、n2操作数,op操作选项和result计算结果,同时用绑定了等号按钮事件。 由于是双向绑定,当input和select通过外部输入内容时,vm内部的数值也会改变,所以calcula…...
Maven 不同环境灵活构建
需求: 使用 Maven根据不同的构建环境(如开发、测试、生产)来定义不同的配置,实现灵活的构建管理。 需要Demo项目的可以参考:我的demo项目 一、项目分层 一般的初创项目不会有特别多的配置文件,所以使用 spring.profile…...
第三十篇:TCP连接断开过程,从底层说明白,TCP系列五
上一篇《第二十九篇:图解TCP三次握手,看过不会忘,从底层说清楚,TCP系列四》说了TCP的三次握手,接下来我将讲解TCP四次挥手。 既然有连接就有断开,谈到这里,有的同学可能会想,不就是…...
代码随想录算法训练营第七天| 哈希表理论基础 454.四数相加II 383.赎金信 15.三数之和 18.四数之和
454. 四数相加 II 题目 给定四个包含整数的数组 A, B, C, D,计算有多少个元组 (i, j, k, l) 使得 A[i] B[j] C[k] D[l] 0。 解题思路 先计算数组 A 和 B 的所有组合和,并存入哈希表 map 中,键为组合和,值为该和出现的次数…...
搜维尔科技:Manus新品发布Metagloves Pro专业版,专为高精度需求的客户打造,尤其是人形机器人产业与人机工效研究使用
manus新品发布Metagloves Pro专业版,专为高精度需求的客户打造,尤其是人形机器人产业与人机工效研究使用 搜维尔科技:manus新品发布Metagloves Pro专业版,专为高精度需求的客户打造,尤其是人形机器人产业与人机工效研究…...
阿里云部署一个自己做的网站/菏泽seo
http://www.bootcss.com/p/chart.js/docs/...
怎么让做的网站赚钱吗/推广运营是什么工作
描述 所谓回文字符串,就是一个字符串,从左到右读和从右到左读是完全一样的,比如"aba"。当然,我们给你的问题不会再简单到判断一个字符串是不是回文字符串。现在要求你,给你一个字符串,可在任意位…...
建设网站的公司排名/网络营销的特点有几个
往期精选● 深度解析某头条的一道面试题● 如果你还是“程序员”,我劝你别创业!● 【良心文章】终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了!原文:https://blog.csdn.net/learningcoding/article/details/79983248作者:Yoda_wang搞懂 Hash…...
衡阳公司做网站/最新疫情消息
COUNT()聚合函数,以及如何优化使用了该函数的查询,很可能是最容易被人们误解的知识点之一COUNT()的作用COUNT()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用:统计某个列值的数量统计行数统计列值在统计列值时,要求列值是非空…...
建设独立服务器网站/建立企业网站步骤
首先引入程序入口 对于很多编程语言来说,程序都必须要有一个入口,比如 C,C,以及完全面向对象的编程语言 Java,C# 等。如果你接触过这些语言,对于程序入口这个概念应该很好理解,C 和 C 都需要有一…...
南宁建网站公司就去云尚网络/百度站长工具数据提交
今天开始慢慢的吧挖沙啦的开发经验给大家分享,哈哈,很高兴的向大家推荐了。如有不才的地方,还请大家多多指点 把汉字转换成拼音(全拼) - 挖沙啦代码库【1】 比如说以下标题,使用的就是URL中文转拼音的技术,很简单,给大家一点点的讲…...