MATPLOTLIB
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Đọc dữ liệu bán sản phẩm kem dưỡng da mặt và sữa rửa mặt và hiển thị bằng biểu đồ thanh trong Python

Trong bài viết này, mình sẽ cùng nhau tìm hiểu cách đọc dữ liệu bán sản phẩm kem dưỡng da và sữa rửa mặt mỗi tháng từ một tệp CSV và sau đó trực quan hóa nó bằng biểu đồ thanh. Đặc biệt, mỗi sản phẩm sẽ có một thanh riêng trên cùng một biểu đồ. Bài tập này giúp bạn làm quen với việc sử dụng biểu đồ thanh để so sánh dữ liệu của các sản phẩm khác nhau.

Biểu đồ thanh sẽ trông như thế này.

anh15 jpg

Bước 1: Import thư viện Pandas và Matplotlib

Bắt đầu bằng cách import thư viện Pandas để làm việc với dữ liệu và thư viện Matplotlib để vẽ đồ thị.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

Bước 2: Đọc dữ liệu từ file CSV

Sử dụng hàm pd.read_csv() để đọc dữ liệu từ file CSV và lưu nó vào một DataFrame.

df = pd.read_csv("sales_data.csv")

Bước 3: Trích xuất dữ liệu bán kem dưỡng da và sữa rửa mặt từ DataFrame

Sử dụng phương thức .tolist() để chuyển cột dữ liệu thành danh sách.

monthList = df['month_number'].tolist()
faceCremSalesData = df['facecream'].tolist()
faceWashSalesData = df['facewash'].tolist()

Bước 4: Vẽ biểu đồ thanh

Sử dụng hàm plt.bar() để vẽ biểu đồ thanh cho số lượng đơn vị đã bán của từng sản phẩm mỗi tháng. Sử dụng align='edge' để tạo thanh cách xa cạnh của cột.

plt.bar([a-0.25 for a in monthList], faceCremSalesData, width=0.25, label='Dữ liệu bán kem dưỡng da', align='edge')
plt.bar([a+0.25 for a in monthList], faceWashSalesData, width=-0.25, label='Dữ liệu bán sữa rửa mặt', align='edge')

Bước 5: Cấu hình biểu đồ

Sử dụng các hàm plt.xlabel(), plt.ylabel(), plt.legend(), plt.title(), plt.xticks() plt.grid() để cấu hình biểu đồ.

plt.xlabel('Số tháng')
plt.ylabel('Số lượng đơn vị đã bán')
plt.legend(loc='upper left')
plt.xticks(monthList)
plt.grid(True, linewidth=1, linestyle="--")
plt.title('Dữ liệu bán sản phẩm kem dưỡng da và sữa rửa mặt')

Bước 6: Hiển thị biểu đồ

Cuối cùng, sử dụng plt.show() để hiển thị biểu đồ đã vẽ.

plt.show()

Kết quả

Khi bạn chạy chương trình và đảm bảo rằng bạn đã có file CSV "sales_data.csv" trong cùng thư mục với mã nguồn của bạn, bạn sẽ nhận được biểu đồ thanh so sánh số lượng đơn vị đã bán của sản phẩm kem dưỡng da và sữa rửa mặt mỗi tháng:

anh15 jpg

Chúc mừng bạn đã thành công đọc dữ liệu bán sản phẩm kem dưỡng da và sữa rửa mặt và hiển thị nó bằng biểu đồ thanh sử dụng Matplotlib và Pandas. Bài tập này giúp bạn làm quen với việc trực quan hóa dữ liệu bằng biểu đồ thanh và so sánh dữ liệu giữa các sản phẩm khác nhau. Chúc các bạn thành công và tiếp tục khám phá thế giới trực quan hóa dữ liệu!

test php

Bài giải

-------------------- ######## --------------------

Câu hỏi thường gặp liên quan:

Cùng chuyên mục:

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Top