Python for Data Science

[Intermediate Python] - Matplotlib: Histogram

Bài viết này giới thiệu về histogram, histogram là cách nhìn rất hữu ích để khám phá dữ liệu LÝ THUYẾT Hãy tưởng tượng có 12 giá trị giữa 0 và 6 và tôi đặt nó trên 1 đường thẳng, để xây dựng một biểu đồ histogram cho những giá trị này, tôi sẽ chia đường thẳng thành những đoạn bằng nhau, được gọi là những ngăn (bins). Giả sử bạn có 3 ngăn, mỗi ngăn có độ rộng là 2, tiếp theo bạn đếm xem có bao nhiêu điểm dữ liệu bên trong mỗi ngăn, ở đây ta có 4 điểm trong ngăn 1, 6 điểm trong ngăn 2 và 2 điểm trong ngăn 3, cuối cùng, ta sẽ vẽ 1 thanh biểu trưng cho mỗi ngăn, chiều cao của thanh tương ứng với số lượng điểm dữ liệu trong ngăn đó. Kết quả của biểu đồ cho ta một cái nhìn tổng quan về cách mà 12 giá trị được phân phối, một vài giá trị ở ngăn giữa, nhưng có nhiều giá trị nhỏ hơn 2 và lớn hơn 4. Tất nhiên, matplotlib cũng có khả năng tạo biểu đồ histograms, như bài học trước thì ta cũng cần phải import gói pyplot bên trong matplotlib, tiếp theo ta có thể sử dụng hàm hist() ...

Đọc tiếp »

[DFP] - 10: How to plan DFP Ad Inventory campaigns

Cách lập chiến dịch cho quảng cáo trên DFP Tại sao chúng ta phải lập chiến dịch? Các chiến dịch mạnh mẽ sẽ cung cấp cho bạn hướng tối ưu hóa tốt. Chúng ta sẽ bắt đầu tìm hiểu những phần căn bản bao gồm giao diện DFP, ở bài này, chúng ta sẽ có một cái nhìn tổng quan về giao diện người dùng, khám phá các thuộc tính của nó, chúng ta cũng học cách lên kế hoạch một cách hiệu quả nhất. Kế hoạch ban đầu B1 : Lên kế hoạch trang nào (section) trong site cùa bạn muốn đặt quảng cáo. B2 : Tương tự với ad units của Google AdSense , ad unit của DFP cũng giữ chỗ cho các quảng cáo mà bạn muốn thể hiện trên site. B3 : Bạn cũng có thể sử dụng Placements để nhóm các ad units nhất định mà một nhà quảng cáo muốn nhắm đến. B4 : Key value được dùng để tùy chỉnh mục tiêu nhắm đến, và được sử dụng khi bạn muốn phân phối quảng cáo chính xác trong một trang chỉ định của site, mà trang đó bao gồm các giá trị mục tiêu tùy chỉnh. Định nghĩa Ad Inventory B5 : Trước khi tạo ad units, hãy nghĩ đến ...

Đọc tiếp »

[Intermediate Python] - Matplotlib: Customization

Tạo một biểu đồ là việc đơn giản, tuy nhiên tạo một biểu đồ đúng đưa ra một thông điệp rõ ràng, đó là một thách thức thực sự. Với mỗi thể hiện, ta có nhiều sự lựa chọn, trước tiên, có rất nhiều loại biểu đồ, mỗi loại biểu đồ, ta có vô hạn các thông số điều chỉnh, bạn có thể thay đổi màu sắc, hình dạng, nhãn, các trục và vân vân ... Sự lựa chọn phụ thuộc 1 là vào dữ liệu, 2 là vào câu chuyện, ý nghĩa mà bạn muốn thể hiện từ dữ liệu đó. Bởi vì có rất nhiều tùy biến, cách tốt nhất là chúng ta phải học chúng từ các ví dụ. Hãy bắt đầu với đoạn code sau đây để tạo một biểu đồ đường thẳng. import matplotlib.pyplot as plt year = [1950, 1951, 1952, ..., 2100] pop = [2.538, 2.57, 2.62, ..., 10.85] plt.plot(year, pop) plt.show() Nó đơn giản là tạo một biểu đồ thẳng giống như các bài trước mà ta đã thực hành, nhưng bây giờ year và pop là những biến chứa nhiều dữ liệu hơn, nó bao gồm các dự án đến tận năm 2100 được dự báo bởi Liên hiệp quốc. Nếu chú...

Đọc tiếp »

Kyeong Yongie

Search This Blog