دليل المبتدئين إلى Data Visualization باستخدام Matplotlib و Seaborn

مقدمة

Data Visualization (تصور البيانات) هو عملية تحويل البيانات إلى رسومات مرئية تسهل فهم الأنماط والاتجاهات في البيانات. Python توفر مكتبتين قويتين لهذا الغرض: Matplotlib و Seaborn. Matplotlib هي مكتبة أساسية لإنشاء الرسوم البيانية في Python، بينما Seaborn تُبنى على Matplotlib وتوفر واجهة سهلة لإنشاء الرسوم البيانية المعقدة وتحليل البيانات الإحصائية. في هذا الدليل، سنتعلم كيفية استخدام كل من Matplotlib و Seaborn لتصور البيانات بشكل فعال.

الجزء الأول: ما هي Matplotlib و Seaborn ولماذا نستخدمها؟

Matplotlib هي مكتبة Python مفتوحة المصدر تُستخدم لإنشاء الرسوم البيانية، بينما Seaborn هي مكتبة متقدمة تُبنى على Matplotlib وتوفر واجهة سهلة لإنشاء الرسوم البيانية الإحصائية وتحليل البيانات. كلا المكتبتين تستخدمان بشكل واسع لتحليل البيانات في مجالات مثل علم البيانات، والتعلم الآلي، والإحصاءات.

لماذا نستخدم Matplotlib و Seaborn؟

• سهولة الاستخدام: توفر كل من Matplotlib و Seaborn واجهة سهلة لإنشاء الرسوم البيانية المختلفة بسرعة.
• التخصيص العالي: توفر Matplotlib خيارات واسعة لتخصيص الرسوم البيانية حسب الحاجة، من الألوان إلى المحاور والعناوين.
• تكامل مع مكتبات Python الأخرى: تتكامل المكتبتان بسلاسة مع مكتبات مثل Pandas و NumPy لتحليل البيانات بشكل متكامل.
• دعم للرسوم البيانية الإحصائية: توفر Seaborn رسومًا بيانية إحصائية مثل الرسوم البيانية للإنحدار، ومصفوفات الترابط (heatmaps)، مما يسهل تحليل الأنماط والعلاقات في البيانات.

الجزء الثاني: إعداد البيئة للعمل مع Matplotlib و Seaborn

قبل البدء في استخدام Matplotlib و Seaborn، يجب إعداد البيئة المناسبة لتحليل البيانات وتصورها. يُفضل استخدام Jupyter Notebook أو Google Colab لتجربة الأكواد ورؤية النتائج بشكل تفاعلي.

خطوات إعداد Matplotlib و Seaborn

• قم بتنزيل وتثبيت Anaconda، التي تتضمن Jupyter Notebook.
• افتح سطر الأوامر واستخدم الأمر التالي لتثبيت المكتبات:
  

  pip install matplotlib seaborn

• قم بفتح Jupyter Notebook بكتابة jupyter notebook في سطر الأوامر.

الجزء الثالث: إنشاء الرسوم البيانية باستخدام Matplotlib

Matplotlib توفر مجموعة واسعة من الأدوات لإنشاء أنواع مختلفة من الرسوم البيانية مثل الرسوم الخطية، الرسوم الشريطية، الرسوم الدائرية، والهيستوغرامات. دعونا نبدأ ببعض الأمثلة البسيطة لإنشاء الرسوم البيانية.

مثال على رسم خطي باستخدام Matplotlib

لنقم بإنشاء رسم خطي بسيط يعرض تغير القيم على مدار الزمن:

import matplotlib.pyplot as plt

# إعداد البيانات
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

# إنشاء الرسم البياني
plt.plot(x, y, marker='o')
plt.title('رسم خطي بسيط')
plt.xlabel('المحور السيني')
plt.ylabel('المحور الصادي')
plt.show()

في هذا المثال، قمنا بإنشاء رسم خطي بسيط يعرض تغير القيم بين المتغيرات x و y. يمكن تخصيص الرسم البياني بشكل أكبر باستخدام وظائف إضافية مثل plt.grid() لإضافة شبكة أو تغيير الألوان والخطوط.

الجزء الرابع: إنشاء الرسوم البيانية الإحصائية باستخدام Seaborn

Seaborn تُبنى على Matplotlib وتوفر أدوات قوية لإنشاء الرسوم البيانية الإحصائية، مثل الرسوم البيانية للإنحدار، والهيستوغرامات المحسنة، والمصفوفات الحرارية (heatmaps). دعونا نستعرض بعض الأمثلة.

مثال على رسم بياني باستخدام Seaborn

لنقم بإنشاء هيستوغرام (Histogram) باستخدام Seaborn لعرض توزيع البيانات:

import seaborn as sns
import numpy as np

# إنشاء بيانات عشوائية
data = np.random.randn(1000)

# إنشاء الهيستوغرام
sns.histplot(data, bins=30, kde=True)
plt.title('هيستوغرام باستخدام Seaborn')
plt.xlabel('القيم')
plt.ylabel('التكرار')
plt.show()

في هذا المثال، استخدمنا Seaborn لإنشاء هيستوغرام يعرض توزيع البيانات العشوائية. أضفنا أيضًا خط كثافة تقديري (Kernel Density Estimate) باستخدام المعامل kde=True لتحسين الفهم البصري للتوزيع.

الجزء الخامس: استخدام Matplotlib و Seaborn معاً لتحليل البيانات بصرياً

يمكن استخدام Matplotlib و Seaborn معًا لتحليل البيانات بصريًا بشكل متكامل. على سبيل المثال، يمكن استخدام Seaborn لإنشاء الرسوم البيانية الإحصائية المتقدمة وMatplotlib لتخصيص هذه الرسوم بشكل أدق.

مثال متكامل على تحليل البيانات بصرياً

لنقم بتحميل مجموعة بيانات تجريبية من Seaborn، وإنشاء بعض الرسوم البيانية لتحليل العلاقات بين المتغيرات:

# تحميل مجموعة بيانات تجريبية
df = sns.load_dataset('tips')

# إنشاء رسم بياني للإنحدار
sns.lmplot(x='total_bill', y='tip', data=df)
plt.title('علاقة بين الفاتورة الإجمالية والبقشيش')
plt.show()

# إنشاء مصفوفة حرارية
corr = df.corr()
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('مصفوفة حرارية لمعاملات الارتباط')
plt.show()

في هذا المثال، استخدمنا Seaborn لإنشاء رسم بياني للانحدار يظهر العلاقة بين الفاتورة الإجمالية والبقشيش في مجموعة البيانات، وكذلك مصفوفة حرارية تعرض معاملات الارتباط بين المتغيرات المختلفة.

الجزء السادس: أفضل الممارسات في استخدام Matplotlib و Seaborn لتصور البيانات

لتحقيق أفضل النتائج عند استخدام Matplotlib و Seaborn لتصور البيانات، يُنصح باتباع بعض أفضل الممارسات:

• استخدام الرسوم البيانية المناسبة: اختر النوع المناسب من الرسوم البيانية بناءً على طبيعة البيانات والتحليل المطلوب.
• التخصيص لتحسين الوضوح: استخدم خيارات التخصيص لتحسين وضوح الرسوم البيانية، مثل تغيير الألوان، والعناوين، والمحاور.
• تحليل البيانات بصرياً: استخدم الرسوم البيانية لملاحظة الأنماط والاتجاهات في البيانات، مما يسهل اتخاذ القرارات.
• دمج الرسوم البيانية: استخدم Matplotlib و Seaborn معًا لإنشاء رسوم بيانية متكاملة تُظهر العلاقات المعقدة بين المتغيرات.

الخاتمة

Matplotlib و Seaborn هما أداتان قويتان في Python لتصور البيانات. من خلال تعلم كيفية استخدام هذه المكتبات، يمكنك تحسين قدرتك على تحليل البيانات بصرياً وفهم الأنماط والعلاقات بشكل أفضل. استمر في ممارسة مهاراتك وتجربة مكتبات وأدوات جديدة لتطوير خبرتك في تصور البيانات.