Флористика для чайников: азы ландшафтного дизайна для дачи
https://realty.ria.ru/20210413/ozelenenie-1728026869.html
Флористика для чайников: азы ландшафтного дизайна для дачи
Флористика для чайников: азы ландшафтного дизайна для дачи — Недвижимость РИА Новости, 10.06.2021
Флористика для чайников: азы ландшафтного дизайна для дачи
Грачи и подснежники – не единственные признаки долгожданного весеннего тепла. С каждым скачком температуры приближается старт дачного сезона с шашлыками,… Недвижимость РИА Новости, 10.06.2021
2021-04-13T10:50
2021-04-13T10:50
2021-06-10T20:19
москва сегодня: мегаполис для жизни
москва
практические советы – риа недвижимость
городское хозяйство москвы
комплекс городского хозяйства москвы
дизайн
ландшафтный дизайн
мастерская дизайна — полезное
/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content
/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content
https://cdnn21. img.ria.ru/images/07e5/04/0d/1728026008_0:84:3094:1824_1920x0_80_0_0_46c2c481ef1852930173f5b615b25e05.jpg
Грачи и подснежники – не единственные признаки долгожданного весеннего тепла. С каждым скачком температуры приближается старт дачного сезона с шашлыками, отдыхом на свежем воздухе и обязательной высадкой цветочной рассады. Сайт «РИА Недвижимость» узнал у экспертов, как обычный дачник может превратить даже самый скромный участок в уютное и функциональное пространство и какие цветы лучше подойдут для его оформления.Дизайн для всехМосква и другие крупные мегаполисы мира каждый год удивляют своих жителей разнообразием озеленения: на городских клумбах высаживают цветочные композиции со сложными узорами, а на улицах устанавливают «зеленые» инсталляции. И хотя понятие «ландшафтный дизайн» чаще всего применяют в отношении больших городов, загородным участкам и дачам горожан оно тоже далеко не чуждо, рассказывает партнер студии INRE Евгений Недоборов.Так как для большинства жителей Москвы на даче в приоритете отдых, а не работа на огороде, даже грядки с укропом и петрушкой должны добавлять участку эстетики, отмечает эксперт. Современные магазины предлагают множество вариантов для красивого оформления дачи – например, зелень в кашпо, красивые подставки для садовых горшков.»Те же парники можно оформить в стилистике дома. Каждая клумба становится дизайнерским элементом, добавляет участку цвета, продолжает архитектуру. Сегодня даже производители теплиц ориентируются на актуальный ландшафтный дизайн и предлагают разнообразие выбора», – говорит Недоборов.Не переборщитьПартнер студии INRE Елена Гатауллина уверена: грамотно и красиво оформить свой участок при желании может любой дачник, для выполнения небольших проектов специального образования не нужно, особенно в эпоху онлайн-ресурсов.Ключевой пункт современного ландшафтного дизайна на даче – правило трех цветов, основным из которых является зеленый. Его может дополнять, например, фиолетовый, белый или розовый – эту гамму можно немного менять из года в год, при этом не допуская пестрого цветового разброса.»Пусть основная гамма остается зеленой, но в ней должны появляться цветовые акценты. Помочь здесь могут правильные растения. Допустим, ощущение весны приходит, когда цветут рододендроны и распускается сирень, а лето приносят с собой гортензия и лаванда», – добавляет Недоборов. При выборе ассортимента для озеленения дачного участка следует комбинировать многолетние и однолетние цветы – именно так делают специалисты во время весенних высадок в Москве. Многолетники, такие как астры, ирисы, шалфей и крокусы растут на одном месте несколько лет, хотя век их цветения короток. Однолетники (бегонии, тагетесы, петунии) цветут в течение сезона. Грамотная комбинация разных видов растений поможет создать запоминающуюся клумбу, которая будет радовать хозяина участка до поздней осени.В комплексе городского хозяйства Москвы отмечают, что при проектировании столичных клумб специалисты учитывают не только внешний вид растений, но и их природные свойства. В частности, для московской среды больше всего подходят петунии, пеларгонии, виолы и газании – эти виды цветов отличаются устойчивостью к перепаду температур и невосприимчивы к автомобильным выхлопам. Высадку цветов лучше начинать, когда за городом установятся стабильные положительные температуры. В идеале следует выбирать закаленную рассаду из специальных теплиц, где специалисты адаптируют саженцы под возможные погодные перемены. Другой вариант – подготовить рассаду самостоятельно.В частности, отмечает заместитель начальника Ульяновского производственного управления ГБУ «Озеленение» Светлана Фитисова, семена однолетних и многолетних растений можно пикировать: высаживать сначала в кассеты маленького размера, а затем – в кассеты с ячейками побольше.»Это необходимо, чтобы растение правильно развивалось, чтобы было место под растущую корневую систему», – поясняет эксперт ГБУ «Озеленение».Кроме того, в качестве закалки можно периодически сокращать объемы полива и, если рассада выращивается на даче, выносить растения в более прохладные помещения – так цветы начнут приспосабливаться к внешним условиям и изменчивой температуре.Каркас на будущееХорошим дополнением к оформлению дачи могут стать хвойные деревья, советуют эксперты INRE. Во-первых, они всесезонные, а во-вторых – визуально упорядочивают дачный участок.»Красиво – это не когда вокруг много цвета. Красота – это лаконичный, современный дизайн, изысканный минимализм, причем независимо от сезона. И летом, и зимой ландшафт должен радовать глаз», – соглашается Гатауллина.
https://realty.ria.ru/20190625/1555896781.html
https://realty.ria.ru/20210323/tsvety-1602351455.html
https://realty.ria.ru/20200619/1573073146.html
москва
Недвижимость РИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
2021
Недвижимость РИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
Новости
ru-RU
https://realty.ria.ru/docs/about/copyright.html
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/
Недвижимость РИА Новости
internet-group@rian. ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e5/04/0d/1728026008_285:0:3016:2048_1920x0_80_0_0_ac1ed6276eaec3809bf89fb961b98923.jpgНедвижимость РИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
Недвижимость РИА Новости
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
москва, практические советы – риа недвижимость, городское хозяйство москвы, комплекс городского хозяйства москвы, дизайн, ландшафтный дизайн, мастерская дизайна — полезное
Грачи и подснежники – не единственные признаки долгожданного весеннего тепла. С каждым скачком температуры приближается старт дачного сезона с шашлыками, отдыхом на свежем воздухе и обязательной высадкой цветочной рассады. Сайт «РИА Недвижимость» узнал у экспертов, как обычный дачник может превратить даже самый скромный участок в уютное и функциональное пространство и какие цветы лучше подойдут для его оформления.
Дизайн для всех
Москва и другие крупные мегаполисы мира каждый год удивляют своих жителей разнообразием озеленения: на городских клумбах высаживают цветочные композиции со сложными узорами, а на улицах устанавливают «зеленые» инсталляции. И хотя понятие «ландшафтный дизайн» чаще всего применяют в отношении больших городов, загородным участкам и дачам горожан оно тоже далеко не чуждо, рассказывает партнер студии INRE Евгений Недоборов.«Ландшафтный дизайн на загородных участках давно стал нормой, а жизнь на даче – повседневностью. Если у наших родителей, бабушек и дедушек была «дача на выходные», то теперь многие за городом практически живут. Естественно, нам нужны не просто клумбы-цветочки, а в первую очередь комфортное и красивое пространство для отдыха», – замечает Недоборов.
Так как для большинства жителей Москвы на даче в приоритете отдых, а не работа на огороде, даже грядки с укропом и петрушкой должны добавлять участку эстетики, отмечает эксперт. Современные магазины предлагают множество вариантов для красивого оформления дачи – например, зелень в кашпо, красивые подставки для садовых горшков.
25 июня 2019, 15:01
Соседи обзавидуются: дачные грядки как способ выпендриться в соцсетях«Те же парники можно оформить в стилистике дома. Каждая клумба становится дизайнерским элементом, добавляет участку цвета, продолжает архитектуру. Сегодня даже производители теплиц ориентируются на актуальный ландшафтный дизайн и предлагают разнообразие выбора», – говорит Недоборов.
Не переборщить
Партнер студии INRE Елена Гатауллина уверена: грамотно и красиво оформить свой участок при желании может любой дачник, для выполнения небольших проектов специального образования не нужно, особенно в эпоху онлайн-ресурсов.
«Сегодня каждому в помощь интернет, можно узнать и как посадить картошку, и как вырастить ананас. Существуют целые форумы по уходу за растениями и блоги по дизайну. Чтобы самому преобразить участок, нужна, во-первых, насмотренность, а во-вторых – глобальное мышление. Человек должен двигаться от общего к частному, понимать собственную территорию, ее особенности, свойства растений. Когда составлен общий план, гораздо проще делать конкретные шаги», – поясняет она.
Ключевой пункт современного ландшафтного дизайна на даче – правило трех цветов, основным из которых является зеленый. Его может дополнять, например, фиолетовый, белый или розовый – эту гамму можно немного менять из года в год, при этом не допуская пестрого цветового разброса.
«Пусть основная гамма остается зеленой, но в ней должны появляться цветовые акценты. Помочь здесь могут правильные растения. Допустим, ощущение весны приходит, когда цветут рододендроны и распускается сирень, а лето приносят с собой гортензия и лаванда», – добавляет Недоборов. 23 марта, 10:00Москва Сегодня: мегаполис для жизниК высадке готовы: как «закаляют» цветы для весеннего озеленения МосквыПри выборе ассортимента для озеленения дачного участка следует комбинировать многолетние и однолетние цветы – именно так делают специалисты во время весенних высадок в Москве. Многолетники, такие как астры, ирисы, шалфей и крокусы растут на одном месте несколько лет, хотя век их цветения короток. Однолетники (бегонии, тагетесы, петунии) цветут в течение сезона. Грамотная комбинация разных видов растений поможет создать запоминающуюся клумбу, которая будет радовать хозяина участка до поздней осени.
В комплексе городского хозяйства Москвы отмечают, что при проектировании столичных клумб специалисты учитывают не только внешний вид растений, но и их природные свойства. В частности, для московской среды больше всего подходят петунии, пеларгонии, виолы и газании – эти виды цветов отличаются устойчивостью к перепаду температур и невосприимчивы к автомобильным выхлопам.
В 2021 году только для озеленения Юго-Западного, Южного, Юго-Восточного административных округов Москвы и ТиНАО специалисты ГБУ «Озеленение» поставят порядка 13,7 миллиона однолетней рассады и около 320 тысяч многолетников, 800 тысяч саженцев виолы двулетней, а также две тысячи розовых кустов. На городских клумбах цветы высаживаются с запасом, чтобы минимизировать риски при выращивании и болезни растений.
Читать далееВысадку цветов лучше начинать, когда за городом установятся стабильные положительные температуры. В идеале следует выбирать закаленную рассаду из специальных теплиц, где специалисты адаптируют саженцы под возможные погодные перемены. Другой вариант – подготовить рассаду самостоятельно.
В частности, отмечает заместитель начальника Ульяновского производственного управления ГБУ «Озеленение» Светлана Фитисова, семена однолетних и многолетних растений можно пикировать: высаживать сначала в кассеты маленького размера, а затем – в кассеты с ячейками побольше.
«Это необходимо, чтобы растение правильно развивалось, чтобы было место под растущую корневую систему», – поясняет эксперт ГБУ «Озеленение».
Кроме того, в качестве закалки можно периодически сокращать объемы полива и, если рассада выращивается на даче, выносить растения в более прохладные помещения – так цветы начнут приспосабливаться к внешним условиям и изменчивой температуре.
Каркас на будущее
Хорошим дополнением к оформлению дачи могут стать хвойные деревья, советуют эксперты INRE. Во-первых, они всесезонные, а во-вторых – визуально упорядочивают дачный участок.
«Именно неувядающие хвойники поддерживают каркас участка. Они дают ощущение вечно живой природы, а украшенные гирляндами переносят нас в зимнюю сказку. Летом те же растения привносят своеобразную графичность», – подчеркивает Недоборов.
«Красиво – это не когда вокруг много цвета. Красота – это лаконичный, современный дизайн, изысканный минимализм, причем независимо от сезона. И летом, и зимой ландшафт должен радовать глаз», – соглашается Гатауллина.
19 июня 2020, 09:05Москва Сегодня: мегаполис для жизниКраски города: как в Москве оформляют цветникиландшафтный дизайн дачного участка с грядками, как правильно посадить растения в огород
Многие мечтают проводить свое свободное время вдали от городской суеты в собственном загородном доме, вокруг которого разбит прекрасный сад, где можно отдохнуть и телом, и душой. Даже если сад этот небольшой, площадью 6 соток. Несмотря на небольшую площадь, у такого участка большие перспективы и возможности.
Особенности
Если в былые годы многие дачники пытались засадить площадь садового участка всевозможными овощами и фруктами, то в наше время владельцы небольших и аккуратных садов тратят немалые усилия для того, чтобы облагородить его и сделать неповторимым местом отдыха и гармонии.
Дизайн такого участка должен отвечать требованиям красоты и практичности. Немаловажным фактором считается и форма вашего участка площадью 6 соток.
Можно с уверенностью сказать, что сад площадью 6 соток сегодня более актуален не как возможность выращивать полезные и вкусные овощи, а как вариант места для уютного отдыха.
Конечно, учитывая размеры участка, придётся во многом себе отказать – можно будет построить небольшой дом, даже двухэтажный. Отдельно стоящий гостевой домик не удастся вместить в ваш уютный сад. Для встречи гостей можно будет выделить помещение в основном строении.
Если вы решили обязательно построить на участке баню своими руками, расположите её впритык с верандой или беседкой для экономии места. Можно попытаться расположить на вашем участке и место для машины.
Рачительная хозяйка даже на небольшой площади найдёт пару квадратных метров под «огородик». Ведь иногда так необходима свежая зелень или огурчики к столу. А вот забор или ограду в вашем саду можно сделать «живыми», пользуясь советами опытных дизайнеров.
И, конечно, не забывайте о правилах пожарной безопасности.
- Жилые помещения должны находиться не ближе 3-х метров от границы соседей и не менее 5 метров от улицы.
- Всякие хозяйственные помещения тоже должны располагаться в метре от садовой границы.
Дизайн вашего сада может быть обустроен своими руками, и в результате может получиться прекрасная зона отдыха, где можно будет не только отдохнуть с комфортом, но и провести время с толком.
Планировка
Начиная планировать обустройство вашего дачного участка, необходимо учесть все нюансы, для этого неплохо сначала изобразить ваш будущий дачный проект на бумаге, что позволит вам избежать неожиданностей и ошибок, а также рассчитать бюджет.Ваш проект может состоять из следующих пунктов:
- план всего участка;
- зоны участка;
- дизайн сада;
- разбивка электрических сетей;
- полив и дренаж.
В самом начале в планировании всего вашего жилища вам придется учесть и ландшафтный горизонт вокруг будущего дома, то есть низины или, наоборот, возвышенности участка. Далее нужно будет выбрать наиболее удачное место под фундамент дома, также разобраться с месторасположением хозяйственных построек, веранды или террасы.
Немаловажным фактором считается и форма вашего участка площадью 6 соток. Чаще всего – она прямоугольная и квадратная, однако, учитывая небольшой размер площади, это может быть и г-образная форма. Поэтому расположение небольшого бассейна или альпийской горки придётся перенести в дальний угол вашего сада. И не страшно, если они будут располагаться радом с огородными грядками, главное, чтобы все было рассчитано и продумано.
Зонирование
Правильно разделить свой садовый участок на определенные зоны – гарантия того, что в будущем вы сможете вполне комфортно наслаждаться и ухоженными грядками огорода, и прекрасными клумбами, и небольшой и уютной банькой.Если вам достался участок без построек, то вы можете планировать все «с чистого листа», а не заниматься переносом и перестройками на нём.
Обдумайте, что именно вам необходимо иметь на загородном участке, сколько человек планирует проживать вместе с вами, часто ли будут гостить у вас друзья или родственники. Многие хозяева пытаются разместить на своих 6-ти сотках все прелести загородной жизни, включая бассейн, коптильню, баню, гостевой домик, дорожки–аллеи.
Однако все вместе будет выглядеть слишком громоздко на небольшом участке, поэтому остановимся на самом основном:
- Жилая постройка. Сам дом – одноэтажный или двухэтажный, с мансардой, с террасой, обязательно с комнатой для гостей.
- Парковка для автомобиля – её можно расположить ближе к выезду.
- Баня – пусть не очень большая, но обязательно пристройте к ней беседку – она пригодится и для отдыха не только после «парилки».
- Зона туалета – не во всех домах присутствует санузел, поэтому, в случае необходимости, туалет можно построить отдельно. Места много такое строение не занимает, с ним проблем не должно возникнуть.
- Зона отдыха – там можно поставить мангал и столик. Сейчас очень популярен мангал с крышей, металлический или из кирпича. Такая модель прекрасно вписывается в любой дизайн садового участка.
Главное, не располагайте его на самом солнцепёке.
- Площадка для детей – для этого можно выделить несколько квадратных метров, засыпать их экологическим песком, установить качели или горки, иногда – надувной бассейн.
- Небольшой участок можно определить и под огород для рачительных хозяев. Грядки, усаженные клубникой или огурцами, смогут радовать вас летней порой.
- Альпийская горка или вырытый бассейн – при умелом зонировании даже на небольшом участке можно найти место для такого украшения дачной зоны. Для альпийских горок как нельзя лучше подойдут естественные возвышенности вашего сада.
Как бы вы ни «зонировали» свой участок, помните совет дизайнеров: не нужно располагать дом в центре участка, все остальные зоны в таком случае с трудом «впишутся» в ваш проект.
Озеленение
Многие хозяева небольших участков считают, что глухая изгородь, отделяющая границы собственного участка от соседских, создаёт унылое настроение.
Поэтому выбор «живой» изгороди вместо классического забора все чаще становится востребованным в наше время. Декоративные кустарники, хвойные деревья создадут непередаваемый уют периметру вашего участка. Популярной в таком случае является западная туя, высота которой достигает 150 см, или ёлка, которая может вырасти до 3-х метров.
Если желаете ещё выше, тогда выбирайте вечнозелёное дерево – тсугу канадскую, она очень неприхотлива и достигает высоты более 3-х метров.
Для более четкого разделения границ можно натянуть рабицу позади хвойной изгороди, а в некоторых случаях рассадите вдоль неё бобовые или виноград – и полезно, и красиво.
Живой забор увеличит визуально пространство вашего участка в 6 соток, а поддержать иллюзию простора помогут советы от опытных дизайнеров:
- При рассадке зеленых насаждений избегайте строгих геометрических линий. Пусть тропинки будут извилистыми, клумбы – круглыми.
- Джунгли на вашем небольшом участке будут лишними – не надо рассаживать деревья без продуманных вариантов. Кустарники могут переплестись, и вместо ухоженного сада вы получите непролазную чащу.
- Используйте арочные конструкции, которые будут обвивать лианоподобные растения.
- Продумайте освещение сада – вечером неплохо будет смотреться декоративная подсветка, дающая рассеянный свет.
Как правильно посадить?
Правильная посадка растений – немаловажный факт. Каждый цветок или дерево по-разному реагирует на солнечные лучи, многие из них выживают только под солнцем. Поэтому важно реалистично оценить влажность и попадание солнечных лучей на вашем участке.
Любой сад только выиграет от разнообразия небольших клумб или композиций цветов – как однолетних, так и многолетних.
К примеру, если вы попадаете на дачу только по выходным, вам необходимы растения, не требующие особого ухода, например, бархатцы. Они способны стать ярким пятном в вашей цветочной галерее и спокойно обойдутся неделю без полива. А вот если вы – поклонник роз, то садовый участок вам придётся посещать намного чаще, так как розы – существа капризные.
Хвойные деревья тоже требуют грамотной рассадки:
- Ели любят тёмные места, поэтому высаживать их надо там, куда солнечные лучи попадают не напрямую, с северной стороны.
- Сосны более неприхотливы, их можно сажать туда, куда вы решили, проектируя свой сад.
- Чтобы все-таки защитить хвойных красавиц от яркого солнца, если речь идёт о южных регионах, то оградите их с южной стороны липой или берёзой. Листва этих деревьев станет своеобразным щитом для хвойных.
Фруктовые деревья не следует сажать на участке слишком близко друг к другу. В этом случае они не будут плодоносить. Опытные дачники советуют высаживать рядом деревья одного типа: груши с грушами, сливы со сливами и так далее. Правда, выглядеть это будет довольно нерадостно, и поэтому многие деревья «совмещаются» друг с другом, например, яблоню можно сажать с грушей и с айвой, а вот с абрикосом ей лучше находиться на определённом расстоянии.
Если ваш участок находится на склоне или на холме, высаживайте деревья поперёк возвышенностей. Расстояние между деревьями 5-6 метров.
Выбираем растения
Теплолюбивые растения, к примеру, виноград, высаживаем только на южной стороне садового участка. Там же можно высадить и пряности, которые придадут изюминку вашему саду. Солнечные лучи полезны и кустарникам малины.
В углах вашего садового участка можно посадить теневыносливые растения. Красочно будут смотреться аккуратные клумбы из астр, петуний, фиалки трехцветной. Реже хозяева высаживают ирис сибирский, ландыш или астильбу, хотя они тоже достойны внимания дачников.
Гвоздика, календула и многие луковичные многолетники украсят солнечные стороны сада. Их можно высаживать и перед домом, и за детской площадкой. Нарциссы, тюльпаны, пионы, дельфиниумы будут приветствовать вас яркими бутонами с ранней весны до жаркого лета.
В вашем саду будет прекрасно смотреться цветник в форме цветущего ковра – можно засеять газоны простыми полевыми цветами.
В качестве варианта рассмотрите ромашки, васильки или маки.
Высаживание цветов вдоль аккуратных дорожек сада или рядом с верандой своими руками займет немало времени и вознаградит вас идиллической картинкой: ромашки, сальвии или другие низкорослые однолетние растения порадуют и хозяев, и гостей.
Яркие соцветия гортензий в круглой клумбе могут располагаться и в центре участка, и неподалёку от зоны отдыха.
Разноцветные люпины создадут эффект распустившейся радуги.
Актуальны на дачных участках и декоративные кустарники, которые долго растут и абсолютно не загромождают пространство. К примеру, спирея весеннецветущая, которая будет радовать глаз с начала мая до самого жаркого лета. Спирея хорошо разрастается и является украшением любого бордюра.
Чубушник или садовый жасмин покоряет, прежде всего, своим ароматом. Он любит свет, плодородную почву и не выносит застоя воды.
Что касается арок, которые могут стать «фишкой» вашего участка, то используйте для них клематис или виноград девичий, однако, эффектней всего будут смотреться плетистые розы.
Декор
Индивидуальным и неповторимым оформлением вашего участка станет оригинальный декор – от альпийской горки до продуманного освещения. К примеру, если вы любитель английского стиля, то обязательным элементом на вашем участке должны быть деревянные скамейки, можно даже ручной работы.
Кованые решетки – это вариант оформления во французском стиле. Не помешает и воздушный мини-огород. Вертикальное выращивание овощей – модный тренд в сегодняшнем садоводстве. Свисающие огурчики и помидоры вместо привычных гроздьев винограда – это может стать необычным решением.
Оригинальным решением может стать и дерево, растущее прямо из клумбы.
Кстати, высокие клумбы и грядки, разбитые своими руками, разнообразят привычную картину садового участка и станут предметом восхищения не только хозяев, но и гостей.
Необычным декором могут стать и грядки, ограждения которым будут служить простые пластиковые бутылки, выложенные в причудливой геометрической форме.
Освещение вашего участка тоже может стать оригинальным решением: к примеру, светильники сферической формы не только функциональны, но и украсят ландшафт вашего участка. Романтичный стиль вашему саду придадут мини-прожекторы, установленные на земле, снизу подсвечивающие растения. Изумительный вид создадут светильники, подсвечивающие ваш небольшой бассейн или пруд.
Красивые примеры
В качестве удачного примера можно предложить выбрать необычное напольное покрытие для двора – газон из травы вперемешку с дорожками, покрытыми террасной плиткой, и области, засыпанные гравием. В этом случае создается ощущение комфорта и уюта – вроде вы и на даче, на природе, но ухоженные дорожки настроят вас на романтический лад.
Если вы любите минимализм и всякие там украшения клумбы – не для вас, тогда приготовьтесь: кажущаяся простота стоит усилий. Материалы оформления должны быть фактурными, в дизайне участка должны присутствовать лестницы и перепады высот. Небольшой водоем должен быть оформлен в четких границах. Аксессуары и оформление должно быть выдержано в натуральных цветах – бежевый, белый, серебристый. Мебель – алюминиевая или пластиковая.
Украсьте свой сад геометрическими формами – к примеру, валунами или шарами, можно даже развесить зеркала. В этом случае вы станете обладателем спокойного и замечательного уголка отдыха.
Дополнительно о дизайне садового участка площадью 6 соток смотрите в следующем выпуске передачи «Ландшафтные хитрости».
Ландшафтный дизайн маленького дачного участка (20 фото)
Ландшафтный дизайн для маленького участка
Расстраиваетесь из-за маленького размера дачного участка? Не знаете, как разместить на нем все желаемые строения и растения? Из этой статьи вы узнаете, как на миниатюрном участке создать уникальный ландшафтный дизайн, как сделать его уютным без нервного напряжения и чрезмерных усилий.
Ландшафтный дизайн маленького дачного участка фото3 главных правила обустройства небольшого участка
Начиная создавать ландшафтный дизайн маленького участка, важно придерживаться нижеперечисленных правил, которые можно обобщить выражением «избавьтесь от великанов». Правила довольно просты:
Небольшой пруд на маленьком участке в саду- «Нет» массивным сооружениям. Совсем без построек на даче, разумеется, не обойтись. Главное, чтобы они не были чересчур громоздкими. На маленьком участке стоит разместить компактные одноэтажные строения. Желательно равномерно распределить их по территории участка. Например, сарай и баню построить на некотором расстоянии от дома. Для беседки можно отвести отдельный уголок, «спрятав» ее за живой изгородью из растений. Маленький дачный домик на небольшом участке
- «Нет» глухим заборам. Массивные глухие заборы и небольшой участок – вещи несовместимые. Наличие подобного забора создает на участке ощущение «клетки» и негативно сказывается на настроении и самочувствии. Лучшее решение для маленького участка – элегантная миниатюрная ограда, легкая калитка и изящные вьюны по периметру, которые визуально увеличат площадь и придадут участку эстетичный вид. Ограда-сетка для уголка отдыха в маленьком саду
- «Нет» высоким деревьям. Ветвистые высокие деревья – не лучшее решение для дачного участка площадью менее 8 соток. Постепенно они будут разрастаться вширь и ввысь, «захватывая» и без того небольшое дачное пространство. Остановить выбор стоит на низкорослых видах деревьев. Используя их эффективно, можно сэкономить драгоценную площадь. Например, можно привить на яблоню несколько сортов, а на сливу – черешню и вишню. Желательно сосредоточить деревья компактно, а не по всей территории участка.
Низкие деревья в ландшафтном дизайне маленького участка
Варианты ландшафтного дизайна маленького дачного участка
Разобравшись с общими рекомендациями, перейдем к частностям. Как и чем можно оформить маленький дачный участок за городом? Как разместить желаемые постройки и растения, не создавая излишней тесноты? Ниже приведены удачные способы оформления маленького дачного участка.
Ступеньки и низкий цветник Уютный уголок с водоемом Мох на стенах в саду Тропинка и альпинарийЦветник
1. Цветник. Небольшую симпатичную клумбу целесообразно обустроить по бокам от входа в дом или напротив него. Такое расположение позволит любоваться красотой цветов и вдыхать их ароматы, выйдя на крыльцо.
Уютный уголок отдыха
2. Уютный уголок. Его очень легко обустроить, если использовать декоративные растения-вьюнки и плетистые розы. Чтобы с их помощью отгородить площадь 4-6 кв.м., нужно:
Уголок отдыха с плетистыми розами в саду- От выбранного дальнего угла участка отмерить необходимую площадь и обозначить ее границы. Допустим, площадь беседки будет 6 кв.м.
- От угла по одной стенке ограды отмерить 3 м, по другой – 2 м. Таким образом, получится задняя часть и одна боковина.
- Отложить отрезок величиной в 2 м от точки, которая обозначает 3 м. Он должен проходить параллельно стенке в 2 метра. Поставить столбик высотой, соответствующей высоте ограды.
- Натянуть проволоку между столбиком и задней 3-метровой стенкой будущей беседки. Основа для уютного уголка готова.
В укромном уголке поставьте скамеечку, посадите плетистые розы и дикий виноград, посейте мелкие многолетние растения. Это живописное местечко будет радовать вас тишиной и красотой.
Уютный уголок для отдыха в углу сада у забора фото Сухой ручей и пруд Фонтан в бочке Скамейка для отдыха Пруд с цветами120 фото расположения и ухода за дачными цветами
Для большинства людей дача – это место для выращивания качественного и полезного урожая, без нитратов и различных химических примесей. Но проводя много времени в саду и огороде, после трудового десанта всё же хочется уютно расположиться в каком-либо привлекательном уголке сада и отдохнуть, наслаждаясь окружающей природой.
Но при помощи своей фантазии и опять-таки некоторых усилий можно сделать участок красивым и оригинальным всем на радость.
А главным украшением территории, конечно же, будут цветы всевозможных сортов и различными вариантами их расположения на участке. Красочные фото цветов на даче помогут подобрать нужный вам вариант дизайна.
Содержимое обзора:
Проект участка
Если вы решились на этот ответственный шаг, то, прежде всего, необходимо определить место для посадки цветов, расчистить его от лишней растительности и подготовить грунт.
Следующим шагом будет составление проекта расположения цветов. Достаточно взять лист бумаги и карандаш, чтобы набросать приблизительный план посадки цветов, которые сделают участок более привлекательным и неповторимым.
Нанесите все существующие сооружения, а потом в соответствии с их стилем и внешним видом подберите нужные сорта растений и цветов.
Определите места расположения будущих цветников, арочных устройств, мини-сада, лужайки и пр. После чего сделайте отметки, где будут размещаться те или иные сорта цветов в зависимости от их высоты, конфигурации, предпочтений и расцветок.
Например, вдоль дорожек в саду можно разместить низкорослые цветы красочных цветов, даже создавая с их помощью разные переплетения и узоры. Однотонные цветы акцентируют внимание на самой дорожке.
Не менее востребованным дизайнерским приемом является создание клумб. Они красивы и не требуют особого ухода. К тому же по форме клумбы могут быть различными, проявите фантазию, и форма вашей клумбы станет единственной и неповторимой.
Габариты клумбы подбирайте в соответствии с размерами всего участка. Огромные клумбы на небольшом участке будут смотреться нелепо.
Единого мнения по поводу того, в каком месте лучше располагать клумбы не существует. Можно разместить их около дома, а можно обустроить зону цветов отдельно от всего и уединившись там, спокойно наслаждаться их ароматами и красотой.
Кроме того, на дачном участке можно обустроить беседки, декорированные вьющимися цветами, или цветочные арки.
Последнее время в дизайне дачных участков просматривается тенденция устройства миксбордеров, или проще говоря, полос определенной ширины с цветами разных расцветок и высоты. Такое решение украсит любой дачный участок средних или больших размеров.
Какие цветы выбрать для дачи
Сделать участок оригинальным помогут многолетние лилейники, высаженные в композициях, к тому же они цветут довольно долго. Благодаря разнообразию их цветовой палитры, можно легко подобрать нужные оттенки для создания единого ансамбля.
Кроме этого, они отлично комбинируются с другими цветами и растениями. Например, георгинами или гиацинтами, флоксами и тюльпанами. Такие сочетания можно смело считать беспроигрышными. Но обязательно продумайте место их расположения, так как в высоту они могут достигать до 1 м.
Но, пожалуй, самым любимым и востребованным дачным цветком считается петуния. Она не требовательна в уходе, легка в посадке, поэтому даже новичок в деле цветоводства запросто с этим справится. А для того, чтобы она зацвела как можно раньше, не стоит высаживать её в грунт, лучше всего использовать рассаду.
Для клумб или бордюров подойдет петуния кустовая, а петунией каскадной лучше украсить беседки или арки, так как она неприхотлива и прекрасно переносит пасмурную погоду. Ампельные сорта высаживают в кашпо, у них ветки ниспадают вниз.
Астры, адонисы, пионы, лилии, тюльпаны любят солнце, поэтому нужно учесть это при их размещении. Для тенистых мест они не подойдут. В этом случае обратите внимание на гортензии или незабудки, герань или примулу.
Будьте особо бдительны при выборе цветов, особенно при наличии в доме маленьких детей или животных, потому что некоторые сорта могут содержать ядовитые вещества. Например, растения семейства лилейные имеет ядовитые клубни.
Уход за дачными цветами
Лучше всего посадить на даче такие цветы и растения, которые не нуждаются в особом уходе, и для этого нужно просто придерживаться правил:
- расположение в правильном месте, т. е. светолюбивые цветы должны расти под солнцем, а на теневыносливые – достаточно лишь редкого его попадания,
- во время цветения своевременно удаляйте увядшие листья, тем самым вы продлите период цветения,
- узнайте при покупке количество цветений за год, некоторые растения для этого следует подрезать.Варианты оформления участка цветами
Для правильного и красивого оформления участка можно использовать:
- рабатку – широкие полосы разных цветов, высаженные вдоль дорожек,
- бордюры – узкие полосы растений низкой высоты,
- арабески – цветочные узоры в арабском стиле, очень сложный процесс создания,
- массив, комбинации из огромного количества цветов разных форм и сортов,
- солитер, отдельно стоящая композиция из крупных многолетних цветов,
- растительная пластика – очень кропотливый процесс, для её создания требуется каркас, на котором выращивается цветочный ковер.
Сделать свой дачный участок красочным и незабываемым можно собственными силами и с минимальными затратами. Но их изумительный и привлекательный вид будет радовать вас и окружающих на протяжении долгого времени.
Фото цветов на даче
Узнайте, как создавать красивые и информативные диаграммы с помощью Python — быстрые, красивые и великолепные | Фабиан Бослер
Фото Павла Некоранца на UnsplashSeaborn использует графики по умолчанию. Чтобы убедиться, что ваши результаты совпадают с моими, выполните следующие команды.
sns.reset_defaults ()
sns.set (
rc = {'figure.figsize' :( 7,5)},
style = "white" # более удобный макет
)
Построение одномерных распределений
Как упоминалось ранее , Я большой поклонник раздач.Как гистограммы, так и распределения плотности ядра являются эффективными способами визуализации критических характеристик конкретной переменной. Давайте посмотрим, как мы создаем распределения для одной переменной или распределения нескольких переменных на одной диаграмме.
Левая диаграмма: Гистограмма и оценка плотности ядра «Жизненной лестницы» для азиатских стран в 2018 г .; Правый график: Оценка плотности ядра «жизненной лестницы» для пяти сегментов ВВП на душу населения — за деньги можно купить счастьеПостроение двумерных распределений
Когда я хочу визуально изучить взаимосвязь между двумя или несколькими переменными, обычно это сводится к следующему: некоторая форма диаграммы рассеяния и оценка распределений. Существует три варианта концептуально схожего сюжета. На каждом из этих графиков центральный график (разброс, двумерный KDE и шестиугольник) помогает понять совместное распределение частот между двумя переменными. Кроме того, на правой и верхней границе центрального графика изображено предельное одномерное распределение соответствующей переменной (в виде KDE или гистограммы).
sns.jointplot (Seaborn совместный график с разбросом, двумерным kde и hexbin в центральном графике и граничными распределениями слева и вверху центрального графика.
x = 'Log GDP на душу населения',
y = 'Life Ladder',
data = data,
kind = 'scatter' # или 'kde' или 'hex'
)
Диаграмма рассеяния
Диаграмма рассеяния — это способ визуализации совместного распределения плотности двух переменных. Мы можем добавить в смесь третью переменную, добавив оттенок, и четвертую переменную, добавив параметр размера.
sns.scatterplot (Log ВВП на душу населения по жизненной лестнице, цвета в зависимости от континента и размер в зависимости от населения
x = 'Log ВВП на душу населения',
y = 'Life Ladder',
data = data [data ['Year'] == 2018],
hue = 'Continent',
size = 'Gapminder Population'
) # и оттенок, и размер необязательны
sns. despine () # более красивый макет
Скрипка
Сюжет для скрипки представляет собой комбинацию прямоугольной диаграммы и оценки плотности ядра.Он играет ту же роль, что и коробчатый сюжет. Он показывает распределение количественных данных по категориальным переменным, так что эти распределения можно сравнивать.
sns.set (График скрипки, где мы строим континенты в зависимости от жизненной лестницы, мы используем средний логарифм ВВП на душу населения для группировки данных. Похоже, что более высокий ВВП на душу населения способствует большему счастью.
rc = {'figure.figsize' :( 18,6)},
style = "white"
) sns.violinplot (
x = 'Continent',
y = 'Life Ladder',
оттенок = «Средний логарифм ВВП на душу населения»,
data = data
) sns.despine ()
Парный график
Парный график Сиборна отображает все комбинации графиков рассеяния с двумя переменными в большой сетке. Я обычно чувствую, что это немного информационная перегрузка, но это может помочь выявить закономерности.
sns.set (Сетка диаграммы рассеяния Сиборна, где все выбранные переменные разбросаны по каждой другой переменной в нижней и верхней части сетки, диагональ содержит график kde.
style = "white",
palette = "muted",
color_codes = True
) sns.pairplot (
data [data.Year == 2018] [[
'Life Ladder', 'Log ВВП на душу населения »,
« Социальная поддержка »,« Ожидаемая продолжительность здоровой жизни при рождении »,
« Свобода делать жизненный выбор »,« Щедрость »,
« Восприятие коррупции »,« Положительный эффект »,
« Отрицательный эффект », «Доверие к национальному правительству»,
«Средний логарифм ВВП на душу населения»
]].dropna (),
hue = «Средний логарифм ВВП на душу населения»
)
Facet Grids
FacetGrid от Seaborn, на мой взгляд, один из самых убедительных аргументов в пользу использования Seaborn, поскольку он упрощает создание нескольких графиков. С парным сюжетом мы уже видели пример FacetGrid. FacetGrid позволяет создавать несколько диаграмм, сегментированных по переменным.Например, строки могут быть одной переменной (категория ВВП на душу населения), а столбцы — другой (континенты).
Это требует немного большей настройки (например, с использованием matplotlib), чем мне лично хотелось бы, но, тем не менее, это убедительно.
FacetGrid — линейные графики
g = sns.FacetGrid (Жизненная лестница по оси Y, Год по оси X. Столбцы сетки представляют собой континент, а строки сетки — различные уровни среднелатермического ВВП на душу населения. В целом дела, кажется, улучшаются для стран с низким логарифмическим ВВП на душу населения, Среднее значение логарифма на душу населения в Северной Америке и странами со средним логарифмическим ВВП на душу населения в Европе
data.groupby ([«Средний логарифм ВВП на душу населения», «Год», «Континент»]) [«Жизненная лестница»]. Mean (). reset_index (),
row = 'Средний логарифм ВВП на душу населения',
col = 'Continent',
margin_titles = True
)
g = (g.map (plt.plot, 'Year', 'Life Ladder'))
FacetGrid — гистограммы
г = снс. FacetGrid (data, col = "Continent", col_wrap = 3, height = 4)FacetGrid с гистограммой LifeLadder по континентам
g = (g.map (plt.hist, "Life Ladder", bins = np.arange (2,9,0.5)))
FacetGrid — аннотированные графики KDE
Также возможно добавить обозначение для каждого аспекта в каждую диаграмму в сетке. В следующем примере мы добавляем среднее значение и стандартное отклонение, а также вертикальную линию, проведенную через среднее значение (код ниже).
Оценка плотности ядра Life Ladder на основе континента, аннотированная средним значением и стандартным отклонением Нарисуйте вертикальную среднюю линию и аннотациюFacetGrid — графики тепловой карты
Один из моих любимых типов графиков — это тепловая карта FacetGrid, i.е., тепловая карта в каждом аспекте сетки. Этот тип графика полезен для визуализации четырех измерений и метрики на одном графике. Код немного громоздкий, но его можно быстро изменить в соответствии с вашими потребностями. Примечательно, что для такого типа диаграмм требуется относительно большой объем данных или правильная сегментация, поскольку они не очень хорошо обрабатывают пропущенные значения.
Фасетная тепловая карта, визуализирующая во внешних строках годовой диапазон, в внешних столбцах — ВВП на душу населения, во внутренних строках — уровень воспринимаемой коррупции, а во внутренних столбцах — континенты.Мы видим, что счастье увеличивается к правому верхнему углу (т. Е. Высокий ВВП на душу населения и низкий уровень воспринимаемой коррупции). Эффект времени не определен, и некоторые континенты (Европа и Северная Америка) кажутся более счастливыми, чем другие (Африка) .heatmap_facetgrid.pyПростое руководство по красивым визуализациям в Python | Автор: Фрэнк Андраде
Вы находитесь в середине проекта, и внезапно вам нужно построить график для анализа данных или представления найденных идей. У вас не так много времени, но вы определенно не хотите создавать сюжет, который выглядит так.
Изображение автораОднако вы также не хотите вдаваться в технические подробности и тратить больше времени на то, что не является основной целью вашего проекта, так что же вам делать?
Я не могу сказать, сколько раз это случалось со мной в прошлом, но, удобно используя Matplotlib и Seaborn, я придумал простой, но мощный способ создания красивых и читаемых визуализаций на Python . Забудьте об этих синих столбчатых диаграммах, гистограммах, прямоугольных диаграммах, диаграммах рассеяния и круговых диаграммах с крошечными метками. В этой статье я покажу вам, как улучшить их внешний вид, не вдаваясь в технические подробности и не теряя много времени.
Содержание
1. Глобальные настройки: стиль графика и размер шрифта
2. Настройка графиков
- Цветовые палитры
- Размер рисунка, внешний вид рисунка, заголовок и метки осей
3. Набор данных
4. Полоса График
5. Гистограмма
6. Коробчатая диаграмма
7. Точечная диаграмма
8. Графическая диаграмма + подзаголовки
- Отдельная диаграмма
- Графическая диаграмма рядом (подзаголовки)
9. Линейный график
Одна из вещей, которая доставляла мне больше головной боли, была настройка размеры шрифта в сюжетах индивидуально.Вот почему лучше сначала установить их глобально, прежде чем мы начнем строить графики. Во-первых, давайте импортируем необходимые библиотеки, которые мы будем использовать в этой статье.
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
Примечание: если у вас не установлены эти библиотеки в Python, вы можете легко установить их, написав pip install name_of_library
on ваш терминал или командную строку для каждой библиотеки, которую вы хотите установить (например,грамм. pip install matplotlib)
Теперь мы можем легко глобально установить стиль графика и размер шрифта с помощью следующего кода.
sns.set_style ('darkgrid') # darkgrid, white grid, dark, white и ticksplt.rc ('axes', titleize = 18) # размер шрифта осей title
plt.rc ('axes', labelsize = 14 ) # размер шрифта меток x и y
plt.rc ('xtick', labelsize = 13) # размер шрифта меток
plt.rc ('ytick', labelsize = 13) # размер шрифта меток меток
plt.rc ('legend', fontsize = 13) # legend fontsize
plt.rc ('font', size = 13) # управляет размерами текста по умолчанию
Сначала мы используем sns.set_style ()
, чтобы установить стиль графика. Это улучшит внешний вид графиков Matplotlib и Seaborn по умолчанию. Затем мы используем plt.rc ()
для настройки размера шрифта текста, отображаемого на графиках. Лично я выбрал 18
для заголовка, 14
для текста по осям и 13
для остальных. Не стесняйтесь редактировать их как хотите.
Вот и все! Вам нужно сделать это только один раз, чтобы получить адекватный размер шрифта и красивый стиль графика.
Цветовые палитры
Цвета Matplotlib по умолчанию уродливые, но мы можем легко сделать их красивее, используя палитры Seaborn. Это некоторые из палитр, которые есть у Seaborn, и мы будем использовать их в этой статье.
sns.color_palette (‘deep’)
sns.color_palette («pastel»)
sns.color_palette ('Set2')
Эти палитры имеют форму списка, поэтому вместо использования классической ‘b’ для получения синего цвета вы можете извлечь цвет из этих палитр, выполнив sns.color_palette ('глубокий') [0]
. Если вы выполните этот код, вы получите код RGB, например (0,298, 0,447, 0,690)
, который принимается в параметре цвета на графиках Matplotlib. Мы лучше это проверим при создании графиков.
В документации seaborn вы можете найти список доступных палитр.Выберите тот, который вам нравится, и начните строить красивые графики.
Размер рисунка, внешний вид фигуры, заголовок и метки осей
При создании графиков большую часть времени нам нужно будет внести некоторые изменения, чтобы любой мог легко понять наши визуализации. Следующие методы будут многократно использоваться на графиках, представленных в этой статье, так что давайте к ним привыкнем.
Как отрегулировать размер фигуры? Для регулировки размера фигуры мы используем plt.figure (figsize)
.Мы также будем использовать tight_layout = True
, чтобы очистить отступы на графике или между подзаголовками.
plt.figure (figsize = (8,4), tight_layout = True)
Как изменить внешний вид фигуры? Некоторые из основных настроек, которые мы внесем в график, — это цвет и ширина линии. Они включаются в качестве дополнительных параметров при построении графика.
# matplotlib
plt.hist (..., color = sns.color_palette ('Set2') [2], linewidth = 2) # seaborn
ax = sns.histplot (..., palette = 'Set2', linewidth = 2) # seaborn будет иметь параметры цвета или палитры (это зависит от графика)
Как добавить подзаголовки (параллельные графики)? Нам понадобится PLT.subplots ()
для построения параллельных графиков.
#subplots
fig, ax = plt.subplots (nrows = 1, ncols = 2, figsize = (12, 5), tight_layout = True)
После создания подзаголовков мы будем использовать либо одномерные ax [ 0]
или двумерные оси ax [0] [0]
Как добавить подпись и заголовок к графику? Добавление меток к осям и установка имен заголовков аналогично Matplotlib plt.xlabel ()
и Seaborn ax.set_xlabel ()
, но я предпочитаю использовать топор .set ()
вариант в Seaborn, потому что он обрабатывает большинство параметров в одной строке.
# matplotlib
plt.xlabel ('Национальность')
plt.ylabel ('Средний рейтинг')
plt.title ('Barplot') # seaborn
ax.set (title = 'Barplot', xlabel = 'Nationality' , ylabel = 'Средний рейтинг')
Чтобы построить осмысленные графики, нам нужно использовать набор данных. Чтобы упростить задачу, я выбрал чистый набор данных, доступный в Kaggle, который вы также можете найти на моем Github. Это набор данных игроков ФИФА, который поможет нам сравнить нетрадиционные футбольные страны, такие как США и Канада, с такими крупными футбольными странами, как Англия, Бразилия и Аргентина.Надеюсь, в конце этой статьи мы лучше поймем, чем футбол в этих странах отличается.
В следующих разделах мы будем работать с фреймом данных с именем df_country
, который будет включать только рассматриваемые страны. Код ниже позаботится об этом.
df_fifa21 = pd.read_csv ('Players_20.csv')
country = ['США', 'Канада', 'Англия', 'Бразилия', 'Аргентина'] df_country = df_fifa21 [df_fifa21 ['национальность']. isin (страна)]
А теперь давайте создадим красивые визуализации!
Гистограммы могут быть легко созданы с помощью MatplotLib и Seaborn с некоторыми небольшими отличиями.На гистограмме будут отображаться категориальные данные с прямоугольными полосами, высота или длина которых пропорциональны значениям, которые они представляют. Будет интересно посмотреть средний рейтинг футболиста по национальности
В приведенном ниже коде показана дополнительная предварительная обработка, необходимая только для этого графика.
# Предварительная обработка
barplot = df_country.groupby (['национальность'], as_index = False) .mean () [['национальность', 'общая']]
Результат выглядит следующим образом:
национальность в целом
Аргентина 69.118510
Бразилия 71.143894
Канада 62.855072
Англия 63.253293
США 64.538682
Гистограмма в MatplotLib с plt.bar ()
MatplotLib plt.bar ()
нуждается в двух аргументах — имя категориальной переменной (национальность) и их длина (общие рейтинги).
plt.figure (figsize = (8,4), tight_layout = True)
colors = sns.color_palette ('pastel') plt.bar (barplot ['национальность'], штриховая диаграмма ['общая'], color = colors [: 5]) plt.xlabel ('Национальность')
plt.ylabel ('Средний рейтинг')
plt.title ('Barplot')
plt.show ()
Как мы упоминали ранее, чтобы сделать гистограммы более привлекательными, мы будем использовать цвет Seaborn палитра. В данном случае мы использовали пастельную палитру
.
Судя по всему, большой разницы между рейтингом среднестатистического игрока из Канады, США и Англии нет. Однако средние игроки не попадают в национальные сборные, а только лучшие игроки в каждой стране, поэтому, если мы получим средний рейтинг 20 лучших игроков, сюжет изменится.Давай проверим это с помощью seaborn.
Bar Plot in Seaborn с sns.barplot ()
Чтобы получить 20 лучших игроков от каждой страны, нам нужно выполнить некоторую предварительную обработку
# preprocessing
new_df = pd.concat (
[df_country [df_country ['nationality'] == 'Аргентина'] [: 20],
df_country [df_country ['национальность'] == 'Бразилия'] [: 20],
df_country [df_country ['национальность'] == 'Англия'] [: 20] ,
df_country [df_country ['национальность'] == 'Канада'] [: 20],
df_country [df_country ['национальность'] == 'США'] [: 20]]
) barplot = new_df.groupby (['национальность'], as_index = False) .mean () [['национальность', 'общий']]
Теперь данные готовы для построения графика. Для этого воспользуемся sns.barplot ()
.
plt.figure (figsize = (8,4), tight_layout = True)Изображение автора
ax = sns.barplot (x = barplot ['национальность'], y = barplot ['total'], palette = 'pastel', ci = None)
ax.set (title = 'Barplot', xlabel = 'Nationality', ylabel = 'Average Rating')
plt.show ()
Разница в рейтингах лучших игроков очевидна.Это показывает, почему США и Канада еще не стали большими футбольными державами, но это еще не все, давайте копнем глубже.
Гистограмма, сгруппированная по n переменным
Теперь давайте посмотрим, сколько игроков играет в высших футбольных лигах. Для этого нам необходимо сгруппировать данные по национальности и лиге (мы не будем учитывать Премьер-лигу, поскольку в этом соревновании участвует большинство игроков Англии)
# Предварительная обработка
barplot = df_country [df_country ['league_name']. Isin ( ['Испания Примера', 'Итальянская серия А', 'Немецкий 1.Bundesliga '])] barplot = barplot.groupby ([' национальность ',' league_name '], as_index = False) .count ()
Теперь, когда данные готовы, мы можем построить их с помощью Matplolib или Seaborn; однако, чтобы упростить задачу и избежать написания лишних строк кода, мы будем использовать Seaborn. Данные, сгруппированные по «n» переменным, можно легко построить, добавив параметр hue = ‘’
.
plt.figure (figsize = (12, 6), tight_layout = True) ax = sns.barplot (x = barplot ['национальность'], y = barplot ['sofifa_id'], hue = barplot ['league_name') ] , палитра = 'пастель') топор.set (title = 'Кол-во игроков за пределами национальной лиги', xlabel = 'Country', ylabel = 'Count')
ax.legend (title = 'League', title_fontsize = '13 ', loc =' upper right ')
plt.show ()
Мы позаботились о параметрах легенды индивидуально с помощью ax.legend ()
и получили следующий график.
Техас Земля на продажу — 53 070 Объявления
Штат Техас является вторым по величине штатом в стране по численности населения и размеру (268 601 квадратная миля). Его прозвали штатом «Одинокая звезда» в связи с его прежним статусом независимой республики и борьбой за независимость от Мексики.Название штата происходит от слова Tejas, что на языке индейцев каддо означает «друзья». Техас граничит с Арканзасом на северо-востоке, Оклахомой на севере, Луизианой на востоке, Нью-Мексико на западе, Мексикой на юго-западе и Мексиканским заливом на юго-востоке. Город Хьюстон — самый густонаселенный город Техаса, другие крупные города — это Сан-Антонио, Даллас-Форт-Уэрт, Эль-Пасо и Остин, столица штата.Из-за большого размера Техас имеет очень разнообразный ландшафт, напоминающий как южные, так и юго-западные районы Соединенных Штатов.Менее 10 процентов территории Техаса — пустыня, большая часть штата покрыта прериями, лугами, лесами и береговой линией. Есть также местность, которая варьируется от прибрежных болот до сосновых лесов, холмов и холмов, а также гор Биг-Бенд. Его границы определяются реками: Рио-Гранде, которая образует естественную границу с Мексикой, Ред-Ривер на севере, образуя естественную границу с Арканзасом и Оклахомой, и рекой Сабин на востоке, образуя границу с Луизианой.Всего насчитывается около 3700 ручьев с названиями и 15 крупных рек, а также множество естественных озер и искусственных водоемов. Техас пересекает несколько климатических зон, что приводит к изменчивой погоде. В районе Панхандл и в горных районах Западного Техаса зимы более холодные, с небольшим количеством снегопадов, зимы на севере немного более мягкие, а в районе побережья Мексиканского залива очень мягкие зимы.
Техас имеет большую и разнообразную экономику из-за своего размера и населения. Нефтяная промышленность процветает с момента открытия нефти, которая вносит большой вклад в экономику.Самый крупный нефтеперерабатывающий завод в стране расположен в районе Хьюстона, а Техас также производит четверть поставок природного газа в стране. В Техасе больше ферм и самые высокие посевные площади в стране. Животноводство и продукты животноводства доминируют в сельскохозяйственной экономике, а производство мясного скота является крупнейшей областью сельского хозяйства Техаса. Техас производит крупный рогатый скот, лошадей, овец, коз, шерсть, мохер и сено, а также зерновые культуры и другие продукты. Коммерческое рыболовство — крупная отрасль, и, обладая обильными минеральными ресурсами, штат является ведущим производителем цемента, щебня, извести, соли, песка и гравия.В Техасе есть несколько крупных университетских систем и растущая экономика в высокотехнологичных отраслях. Авиационная промышленность также вносит свой вклад в экономику штата благодаря космическому центру НАСА недалеко от Хьюстона и аэронавтическому подразделению Lockheed Martin в Форт-Уэрте. Кроме того, Техас имеет сильную экономику в розничной, оптовой, банковской, страховой и строительной отраслях. Мексика является крупнейшим торговым партнером штата, импортируя треть экспорта Техаса.
Сюжетная библиотека | Интерактивные графики на Python с Plotly: полное руководство
Эта статья была опубликована как часть Data Science Blogathon
Введение в визуализацию данных
находит лучшую стратегию оптимизации продукта, показатели роста бизнеса и принимает другие важные решения.Применение хороших визуальных эффектов безгранично, их можно использовать для прогнозирования продаж, анализа цен на акции, управления проектами, мониторинга веб-трафика и так далее. Они являются одним из примеров того, как цифровые технологии повлияли на нашу повседневную жизнь, как и ваш автомобиль, помогая нам лучше ее понять.
Человеческий глаз быстро понимает закономерности и информацию визуально. Это правда, когда это сказано, картина говорит тысячу слов. Визуальные эффекты привлекают наше внимание и эффективно передают сообщение.Диаграммы и наглядные изображения упрощают чтение информации. Таблицы и списки могут хранить данные, но интерпретация этих данных может быть трудной.
(Изображение 1: Визуализация данных рассказывает историю)
Выводы данных и визуальные эффекты также должны быть правильно представлены. Визуализация данных должна привлекать внимание аудитории и передавать соответствующее сообщение. Неважно, какой отдел или сектор, хороший анализ данных и визуализация — это прекрасная вещь, и в ближайшие дни она будет пользоваться большим спросом.Будь то финансы, маркетинг, продажи, технологии, инженерия, исследования или человеческие ресурсы, анализ данных и визуализация станут более важными в ближайшие дни. Данные должны передавать конкретное сообщение и ясно объяснять вещи, часто хорошие визуальные эффекты делают процесс легким и простым.
Машинное обучение помогает делать прогнозы, выполнять прогнозную аналитику и выполнять другие задачи, точно так же хорошие визуализации помогают в исследовании данных.
Некоторые способы использования визуализации данных
Существуют различные типы визуализации данных, и все они имеют разные цели и потребности.
a) Отслеживание изменений данных с течением времениДанные, с которыми связана временная метка, считаются данными временного ряда. Примерами таких данных могут быть цены на акции, данные о продажах во времени, количество осадков и температура в месте, а также время, дорожное движение в конкретном месте и т. Д. Такие данные помогают отслеживать тенденции и изменения с течением времени. Возможно, мы захотим проанализировать цены на акции или посмотреть, в какой день недели трафик самый высокий, и так далее. По сути, мы проверяем тенденции данных с течением времени.
б) Понимание корреляцийДанные сильно связаны, продажи супермаркета сильно зависят от движения транспортных средств на дороге перед супермаркетом. Количество часов обучения для студентов может привести к более высоким результатам тестов и так далее. Таким образом, визуализация данных должна быть такой, чтобы аналитики и пользователи могли знать о взаимосвязях в данных.
c) Определение частотыКоличество и частота отправлений важны, и нам нужно отслеживать их.Нам нужно отслеживать, как часто что-то происходит. Многие визуализации данных помогают определить частоту.
г) Анализ важности / риска / ценностиМногие визуализации данных выполняются для анализа распределения конкретной переменной и выявления любой важности, риска или ценности, которые могут иметь данные. Данные могут быть протестированы с использованием различных показателей и нанесены на график, чтобы понять все важные параметры.
Эффективная визуализация данных — важный шаг в аналитике.
Растущее значение аналитики данных
Объем данных и информации в Интернете увеличивается день ото дня. Каждое наше действие в Интернете сохраняется в виде данных, будь то вход на наш веб-сайт, наша покупка, совершенная поездка на сверхвысокую скорость, доставка еды в Интернете — все отслеживается. Мы можем подтвердить, что эра больших данных почти наступила. Огромный объем данных требует обработки и анализа. Данные должны быть более понятными, читаемыми и интерпретируемыми. Реальные приложения и способы использования хороших методов визуализации данных огромны.Организация, управляемая данными, использует данные для принятия эффективных решений и, несомненно, будет работать лучше, чем организация, которая не использует данные.
Появление больших хранилищ данных сделало данные доступными для различных целей. Крупные организации, такие как Google, Facebook, Amazon и т. Д., Используют свои данные для самых разных целей. Улучшение бизнес-решений — это прямой результат принятия решений на основе данных.
Чем может помочь визуализация данных?
- Хорошие визуальные эффекты помогают привлечь внимание аудитории, и они могут лучше понять материал.
- Делает исследование данных более доступным и простым
- Легко делиться ценной информацией и визуальными эффектами
- Более удобное понимание информации
- Получите лучшее понимание
- Принимайте быстрые решения на основе данных
Дело школьного учителя
Рассмотрим гипотетический сценарий. У учителя есть оценки всех учеников в своем классе, а также данные о прошлых оценках учеников и других оценках.Однако все эти данные представлены в виде таблиц. Теперь она хочет проанализировать на основе своих данных, какие ученики показывают лучшие результаты, какие ученики успевают на экзаменах, а какие — хуже, и так далее. Все это возможно с электронными таблицами, но необходимо приложить слишком много усилий. К счастью, в Excel есть встроенные инструменты визуализации данных, и данные можно анализировать просто и легко. Учитель может легко проверить все данные, узнать, у кого больше всего очков и т. Д.Инструменты анализа данных призваны помочь нам в таких аспектах. В настоящее время мы можем использовать Excel, Power BI, Tableau в качестве решений без кода, а также можем использовать Python и R, если нам нужны индивидуальные решения и конвейеры данных. Эти инструменты служат для обработки данных и создания желаемых визуальных эффектов. Использование таких инструментов помогает нам автоматизировать процесс визуализации данных.
История визуализации данных
Данные говорят сами за себя, правильно представленные данные могут многое объяснить.Один из первых известных графиков статистических данных был составлен голландским астрономом Майклом Флораном ван Лангреном. Российская кампания Наполеона Бонапарта 1812 года была нанесена на карту Шарлем Жозефом Минаром. Он использовал статистические графики, чтобы составить карту кампании, и объединил несколько показателей: количество войск, температуру, расстояние, направления и многое другое, чтобы создать надлежащую визуализацию.
Со временем визуализация данных продолжала улучшаться. Появление компьютеров и дисплеев означало, что данные можно было эффективно обрабатывать и представлять.Инструменты и программное обеспечение визуализации данных могут анализировать огромные объемы данных с очень высокой скоростью.
Использование Python в визуализации данных
Python — отличный инструмент для визуализации данных. Python существует уже давно и может использоваться для самых разных задач. Его можно использовать для статистического анализа, машинного обучения, глубокого обучения, веб-разработки и т. Д. Простой в использовании характер Python и множество библиотек делают Python полезным для сложных числовых и научных расчетов.Использование Python безмерно. Популярность использования Python также растет.
Python — это открытый исходный код, бесплатный для использования, для Python доступно множество библиотек и поддержка. Python также можно использовать на многих платформах. Python имеет множество форумов поддержки и справочную информацию, доступную по всему Интернету. Отличная поддержка Python сообществом и большое количество ресурсов делают изучение Python для анализа данных отличным вложением. Он гибкий и масштабируемый, имеется широкий спектр библиотек и доступны регулярные обновления.Это может снизить бюджет и затраты на анализ данных. Приобретение лицензий на Power BI и Tableau может быть дорогостоящим на ранних этапах. Библиотеки Python постоянно развиваются, что упрощает и упрощает процесс. Пакеты Python, ориентированные на данные, могут ускорить и упростить весь процесс обработки данных.
Набор инструментов аналитиков данных может включать множество инструментов: Power BI, Tableau, Excel, R и т. Д., Но Python также должен быть его частью. Гипергибкость Python делает его очень полезным, и он пользуется большой популярностью среди аналитиков и специалистов по обработке данных.Python имеет множество IDE и сред, в которых можно визуализировать данные. Можно использовать Google Colab, Kaggle Kernel, Jupyter Notebooks и так далее. Графические параметры в Python упрощают использование Python для анализа данных. Python постоянно развивается, становится многофункциональным и многофункциональным.
(Изображение 2: Python — один из лучших инструментов для визуализации данных)
Библиотеки на Python для анализа данных
Python начинался как язык программирования общего назначения.Но улучшенная читаемость Python сделала его хорошим инструментом для анализа данных.
МатплотлибОдин из лучших инструментов для анализа данных — Matplotlib. Он используется для двухмерного анализа данных и построения графиков, диаграмм и представления данных. Он был представлен в 2002 году Джоном Хантером. Внедрение Matplotlib стимулировало рост Python как инструмента для исследований, анализа данных и разработки. Визуальные эффекты легко строить и интерпретировать.
СиборнSeaborn — отличная библиотека визуализации на Python, используемая для построения статистических моделей и сложных взаимосвязей между данными.Он может строить сложные графики, такие как тепловые карты, реляционные графики, категориальные графики, графики регрессии и т. Д. Seaborn упростила и упростила выполнение сложного анализа и визуализации данных.
Теперь, если мы рассмотрим ограничения Seaborn и Matplotlib, прежде всего, это статические графики. Сюжеты создаются в виде изображений, они не интерактивны. Мы не можем навести курсор на графики и получить точные значения. Мы также не можем использовать их для создания интерактивных сюжетов на веб-сайтах. Хорошим решением всего этого является использование Plotly.
Участок
Plotly — это компания в области искусственного интеллекта и аналитики из Монреаля. Они сосредоточены на разработке инструментов аналитики, в основном Dash и Chart Studio. Они также выпустили бесплатную библиотеку построения графиков с открытым исходным кодом «Plotly» для Python, R, MatLab и Julia.
Plotly создает интерактивные графики, может быть встроен в веб-сайты и предоставляет широкий спектр сложных вариантов построения графиков. Графики и графики надежны, и их может использовать широкий круг людей. Наглядные материалы высокого качества, их легко читать и интерпретировать.
Plotly можно использовать для создания самых разнообразных диаграмм, включая базовые и статистические диаграммы, карты, трехмерные диаграммы, подзаголовки и т. Д.
Начало работы с черчением в Plotly
Я подготовил и сохранил код в Kaggle Notebook, ссылку оставлю позже. Пожалуйста, обратитесь к нему позже, чтобы вы могли его понять. Сначала импортируем необходимые библиотеки.
импортировать numpy как np импортировать панд как pd импортировать plotly.express как px
Теперь мы читаем некоторые данные, которые будем использовать.
Здесь используются два набора данных:
- Снимок жилищного фонда Мельбурна
- Набор данных о продажах в супермаркетах
Оба набора данных — хорошие наборы данных для начинающих, с большим количеством информации и полей данных. Данные Melbourne Housing содержат различные точки данных по недвижимости и касаются жилищного сектора. Данные относятся к сектору жилой и коммерческой недвижимости.
Данные супермаркетов относятся к сектору продаж и розничной торговли. В данных представлены различные аспекты продаж и розничной торговли.
Теперь приступаем к чтению данных.
melb = pd.read_csv ("/ kaggle / input / melbourne -ousing-snapshot / melb_data.csv") sales = pd.read_csv ("/ kaggle / input / sales-preding / train.csv")
Данные Мельбурна немного велики, для простоты мы берем только 1000 точек данных из набора данных.
мелб = мелб [0: 1000]Диаграммы разброса
с использованием Plotly
Диаграммы рассеяния— отличный способ проанализировать распределение данных и взаимосвязь между различными полями данных.Можно проанализировать и построить график различных тенденций в данных. Построение диаграмм рассеяния с помощью Plotly очень просто.
x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6] y = [0, 2, 4, 5, 5.5, 7, 9] fig = px.scatter (x, y) fig.show ()
Выход:
Преимущество Plotly в том, что сюжеты интерактивны. Мы можем навести указатель мыши на графики и увидеть точные значения данных и другую информацию. Поделюсь ссылкой на блокнот, где можно поглядеть. Кроме того, проголосуйте за Kaggle Notebook, если он вам нравится.
Теперь возьмем набор данных радужной оболочки глаза.
df = px.data.iris ()
Давайте взглянем на данные еще раз.
df.head ()
Выход:
Давайте сделаем точечную диаграмму, чтобы понять распределение данных.
fig = px.scatter (df, x = "sepal_width", y = "sepal_length", color = 'petal_width') fig.show ()
Выход:
Теперь внесем некоторые изменения в параметры.
fig = px.scatter (df, x = "sepal_width", y = "sepal_length", color = 'разновидности') инжир.показать ()
Выход:
Теперь добавим несколько стилей к графикам.
fig = px.scatter (df, y = "petal_length", x = "petal_width", color = "sizes", symbol = "sizes") fig.update_traces (marker_size = 10)
Выход:
Теперь мы начинаем строить некоторые данные, используя набор данных Мельбурна.
fig = px.scatter (melb, x = "Lattitude", y = "Longtitude", marginal_x = "histogram", marginal_y = "rug", color = "Type") fig.show ()
Выход:
Теперь мы добавляем несколько столбцов к графикам.
fig = px.scatter (melb, x = "Price", y = "YearBuilt", color = "Type", facet_col = "Rooms",) fig.show ()
Выход:
Теперь изменим параметры.
fig = px.scatter (melb, x = "Price", y = "YearBuilt", color = "Rooms", facet_col = "Type",) fig.show ()
Выход:
fig = px.scatter (melb, x = "BuildingArea", y = "Distance", color = "Rooms", facet_col = "Type",) fig.show ()
Выход:
fig = px.scatter (melb, x = "BuildingArea", y = "Distance", color = "Car", facet_col = "Type",) fig.show ()
Выход:
Как мы видим, все участки в Plotly действительно красивые и хорошо продуманные. На все цвета приятно смотреть и видеть.
Что касается диаграмм рассеяния, мы также можем создавать графики линейной регрессии с помощью Plotly. Мы берем набор данных о падениях и строим линейную зависимость между общей суммой счетов и чаевых.
# линейная регрессия df = px.data.чаевые() fig = px.scatter (df, x = "total_bill", y = "tip", trendline = "ols") fig.show ()
Выход:
Мы видим, что линейный график сделан довольно хорошо. И все сюжеты интерактивны.
Проверьте блокнот Kaggle здесь: Ссылка
Проголосуйте, если вам это нравится.
Линейные графики с использованием Plotly
Линейные графики отлично подходят для визуализации непрерывных данных. Данные временных рядов, математические функции и т. Д. — это некоторые из данных, которые можно построить с помощью линейных графиков.Они выявляют тенденции данных, максимумы и минимумы. Мы можем использовать их для данных временных рядов, таких как запасы, продажи с течением времени и так далее. Это отличный способ построить 2D-отношения.
Давайте использовать линейный график для построения математической функции.
x = np.linspace (0, 10, 1000) у = 3 * х ** 2-2 * х ** 2 + 4 * х- 5 fig = px.line (x = x, y = y, labels = {'x': 'x', 'y': 'y'}) fig.show ()
Выход:
Сюжет интерактивный, поэтому мы можем навести на него курсор, чтобы понять значения.
Теперь давайте построим функцию sin ().
x = np.linspace (0, 10, 1000) у = np.sin (х) fig = px.line (x = x, y = y, labels = {'x': 'x', 'y': 'sin (x)'}) fig.show ()
Выход:
Теперь мы построим некоторые данные временных рядов, начиная с некоторых данных по запасам.
«MSFT» — это символ акций Microsoft.
df = px.data.stocks () fig = px.line (df, x = 'date', y = "MSFT") fig.show ()
Выход:
Теперь я добавлю больше акций в сюжет.
GOOG — это Google, FB — Facebook, AMZN — Amazon.
df = px.data.stocks () fig = px.line (df, x = 'date', y = [«MSFT», «GOOG», 'FB', «AMZN»]) fig.show ()
Выход:
Видно, что все графики визуально привлекательны и красиво смотрятся с контрастными цветами.
Теперь мы используем некоторые данные из библиотеки Plotly для построения образца.
df = px.data.gapminder (). Query ("continent == 'Oceania'")
Давайте проверим, как выглядят данные.
df.head ()
Выход:
Теперь мы наносим данные на линейный график.
fig = px.line (df, x = 'год', y = 'pop', color = 'country') fig.show ()
Выход:
Мы видим, что карта графика также показывает данные и другие параметры на удобном линейном графике. Теперь добавим несколько маркеров, чтобы данные были легко видны.
fig = px.line (df, x = 'год', y = 'pop', color = 'country', markers = True) fig.show ()
Выход:
Сюжет сделан!
Теперь будет создан сюжет с разными видами визуализации.
импортировать plotly.graph_objects на ходу # совмещенные участки N = 100 random_x = np.linspace (0, 5, N) random_y0 = np.random.randn (N) + 5 random_y1 = np.random.randn (N) random_y2 = np.random.randn (N) - 5 fig = go.Figure () # Добавить следы fig.add_trace (go.Scatter (x = random_x, y = random_y0, mode = 'линии + маркеры', name = 'линии + маркеры')) fig.add_trace (go.Scatter (x = random_x, y = random_y1, mode = 'маркеры', name = 'маркеры')) инжир.add_trace (go.Scatter (x = random_x, y = random_y2, mode = 'линии', name = 'lines')) fig.show ()
Такой вид участка называется совмещенным.
Выход:
Такие комбинированные графики — отличный способ понять данные с разных точек зрения.
Гистограммы с использованием Plotly
Графикииспользуются для прямого сравнения данных. Они представляют категориальные данные с прямоугольными полосами переменной высоты.Строить гистограммы в Plotly очень легко и просто. Давайте начнем с построения графика численности населения Австралии с течением времени.
df = px.data.gapminder (). Query ("country == 'Australia'") fig = px.bar (df, x = 'год', y = 'pop') fig.show ()
Выход:
Давайте поработаем над данными о продажах, взятыми ранее. Но для простоты мы берем только начальные 100 точек данных.
продаж = продажи [0: 100]
Построим график продаж в каждом штате США.
fig = px.bar (sales, x = "State", y = "Sales") fig.show ()
Выход:
Также отдельно отображается количество продаж для каждой продажи.
Теперь мы анализируем категорию продаж, для этого вводим еще один параметр.
fig = px.bar (sales, x = "State", y = "Sales", color = 'Category') fig.show ()
Выход:
Теперь мы строим график продаж каждой категории и добавляем параметр для различения сегментов.
fig = px.bar (продажи, x = "Категория", y = "Продажи", цвет = "Сегмент") fig.show ()
Выход:
Далее придаем фигурам форму узора.
fig = px.bar (продажи, x = "Категория", y = "Продажи", color = "Segment", pattern_shape = "Segment", pattern_shape_sequence = [".", "X", "+"]) fig.show ()
Выход:
Теперь давайте добавим оттенки и более сложные интерпретации цвета к графику. Это улучшает читаемость сюжета.
данные = пикс.data.gapminder () data_canada = data [data.country == 'Canada'] fig = px.bar (data_canada, x = 'год', y = 'pop', hover_data = ['lifeExp', 'gdpPercap'], color = 'lifeExp', label = {'pop': 'население Канады'}, рост = 400) fig.show ()
Выход:
Здесь ясно видно, что со временем население Канады увеличивалось, а также увеличивалась продолжительность жизни. К этому приводят более качественное здравоохранение, улучшенные лекарства и повышенное качество жизни.
Оттенок ожидаемой продолжительности жизни становится ярче, как показано на цветной шкале справа.
А теперь проверим ВВП на душу населения.
fig = px.bar (data_canada, x = 'год', y = 'pop', hover_data = ['lifeExp', 'gdpPercap'], color = 'gdpPercap', label = {'pop': 'население Канады'}, рост = 400) fig.show ()
Выход:
ВВП на душу населения со временем улучшился, и мы можем считать это показателем того, что общее качество жизни со временем улучшилось.
Давайте сделаем несколько столбчатых диаграмм с накоплением. Одна важная вещь, которую следует учитывать при построении графиков и представлении данных, заключается в том, что нам нужно понимать, когда какие данные следует отображать, а какие данные важны, когда. Выбор правильного типа диаграмм очень важен. Это предотвращает любые ошибки визуализации.
Примем к сведению некоторые новые данные.
df = px.data.gapminder (). Query ("continent == 'Oceania'")
Давайте посмотрим, как выглядят данные.
df.голова ()
Выход:
Давайте посмотрим, как мы можем построить гистограммы с накоплением.
fig = px.bar (df, x = 'год', y = 'pop', barmode = 'stack', color = 'country') fig.show ()
Выход:
Гистограммы с накоплением показывают сумму как отдельных записей, так и всего графика. Итак, это хороший способ понять вклад каждого отдельного фактора в целостность.
Давайте посмотрим на данные о продолжительности жизни.
fig = px.bar (df, x = 'год', y = 'lifeExp', barmode = 'stack', color = 'country') fig.show ()
Выход:
Давайте посмотрим еще несколько настраиваемых визуальных эффектов.
x = [Suzuki, Honda, Tata] y = [100, 40, 60] # Используйте аргумент kw для наведения текста fig = go.Figure (data = [go.Bar (x = x, y = y, hovertext = ['50% доля', '20% доля', '30% доля '])]) fig.update_layout (title_text = 'Данные о продажах') fig.show ()
Выход:
Давайте изобразим население самых густонаселенных народов Азии.
# равномерный размер текста df = px.data.gapminder (). query ("континент == 'Азия' и год == 2007 и население> 8000000") fig = px.bar (df, y = 'pop', x = 'country', text = 'pop') fig.update_traces (texttemplate = '% {text: .2s}', textposition = 'outside') fig.show ()
Выход:
Итак, мы построили множество гистограмм и проанализировали данные. Давайте теперь попробуем другой тип сюжета.
Круговая диаграмма с использованием Plotly
Круговые диаграммы используются для понимания состава данных и анализа взаимосвязей между частями и целыми данными.Круговые диаграммы (и кольцевые диаграммы) отображают процентный состав значения по сравнению со всеми данными / значением.
Давайте снова обратимся к набору данных о продажах. Мы строим круговую диаграмму продаж в каждом штате. Будет нанесен процентный вклад каждого штата. Это покажет много ценных идей.
fig = px.pie (sales, values = 'Sales', names = 'State', title = 'Sales Per State in US') fig.show ()
Выход:
Итак, мы видим, что большая часть продаж приходится на Калифорнию.
Теперь построим сегменты продаж и их вклад.
fig = px.pie (sales, values = 'Sales', names = 'Segment', title = 'Sales Per Segment in US') fig.show ()
Выход:
Теперь мы видим продажи по категориям.
fig = px.pie (sales, values = 'Sales', names = 'Category', title = 'Sales Per Category in US') fig.show ()
Выход:
Итак, мы видим, что Мебель была продана, самая высокая.
Теперь мы сделаем несколько более сложных графиков, и мы будем использовать набор данных tips.
# настройка цветов df = px.data.tips () fig = px.pie (df, values = 'tip', names = 'day', color_discrete_sequence = px.colors.sequential.RdBu) fig.show ()
Выход:
Итак, графики полностью настраиваемые.
label = ['Apple', 'Microsoft', 'Amazon', 'Alphabet'] values = [2252, 1966, 1711, 1538] fig = go.Figure (data = [go.Pie (labels = labels, values = values, textinfo = 'label + percent', insidetextorientation = 'радиальный' )]) инжир.показать ()
Выход:
А теперь сделаем кольцевую диаграмму.
# кольцевая диаграмма label = ['АВТОМОБИЛЬ', 'ВЕЛОСИПЕД', 'АВТОБУС', 'ПОЕЗД'] значения = [1500, 2500, 6800, 9000] fig = go.Figure (data = [go.Pie (labels = labels, values = values, hole = .3)]) fig.show ()
Выход:
Настоящая разница между кольцевой диаграммой и круговой диаграммой в основном заключается во внешнем виде и способе построения графика данных.
Давайте теперь немного настроим диаграмму.
# кольцевая диаграмма label = ['АВТОМОБИЛЬ', 'ВЕЛОСИПЕД', 'АВТОБУС', 'ПОЕЗД'] значения = [1500, 2500, 6800, 9000] fig = go.Figure (data = [go.Pie (labels = labels, values = values, pull = [0.1, 0.1, 0.2, 0.1])]) fig.show ()
Выход:
Итак, мы видим, что Plotly предлагает высокий уровень настройки и визуально привлекательные графики.
Посмотрите код здесь: Kaggle
Пузырьковые диаграммы с использованием Plotly
Пузырьковые диаграммы— отличный способ показать величину, отрегулировав размер круга.Пузырьковые диаграммы можно легко создать на Python.
fig = go.Figure (data = [go.Scatter ( x = [1, 2, 3, 4], y = [10, 12, 15, 16], mode = 'маркеры', marker_size = [20, 40, 50, 60]) ]) fig.show ()
Выход:
Сюжет сделан легко.
df = px.data.gapminder () fig = px.scatter (df.query ("year == 2007"), x = "gdpPercap", y = "lifeExp", size = "pop", color = "continent", hover_name = "country", log_x = True, size_max = 60) инжир.показать ()
Выход:
Давайте снова воспользуемся данными подсказок.
fig = px.scatter (tips, x = "total_bill", y = "size", size = "tip", color = "tip", size_max = 20) fig.show ()
Выход:
Пузырьковые диаграммы — отличный способ визуализировать данные и понять суть.
Точечные графики с использованием Plotly
Точечные диаграммы— это другой способ представления диаграмм рассеяния и правильного отображения распределения данных.
Мы берем новый набор данных.
stud = pd.read_csv ("/ kaggle / input / студенты-успеваемость-на-экзаменах / StudentsPerformance.csv")
В конце поделюсь ссылкой на все коды, посмотрите, пожалуйста.
fig = px.scatter (шпилька, x = "оценка по математике", y = "уровень образования родителей", color = "пол", title = "Успеваемость учащихся на экзаменах" ) fig.show ()
Выход:
Попробуем другой сюжет.
fig = px.scatter (шпилька, x = "оценка письма", y = "уровень образования родителей", color = "обед", title = "Успеваемость учащихся на экзаменах" ) fig.show ()
Выход:
Горизонтальная гистограммас использованием Plotly
Горизонтальные гистограммы — это всего лишь способ интерпретировать традиционную гистограмму.
fig = px.bar (шпилька, x = "оценка чтения", y = "уровень образования родителей", color = 'пол', ориентация = 'h') инжир.показать ()
Выход:
Диаграмма Ганта
Диаграмма Ганта — это особый тип гистограммы, показывающий ход выполнения проекта или работы. Различные разделы более крупного проекта могут быть нанесены на график в зависимости от их сроков и хода выполнения.
Построим несколько примеров диаграмм Ганта.
df = pd.DataFrame ([ dict (Task = "Разработка", Start = '2012-01-20', Finish = '2012-02-20'), dict (Task = "Дизайн веб-сайта", Start = '2012-01-10', Finish = '2012-01-30'), dict (Task = "Deployment", Start = '2012-02-20', Finish = '2012-03-30'), dict (Task = "Marketing", Start = '2012-02-25', Finish = '2012-04-15') ]) fig = px.временная шкала (df, x_start = "Start", x_end = "Finish", y = "Task") fig.update_yaxes (autorange = "reversed") fig.show ()
Выход:
Давайте добавим еще несколько функций.
df = pd.DataFrame ([ dict (Task = "Разработка", Start = '2012-01-20', Finish = '2012-02-20', Team = "Team A"), dict (Task = "Дизайн веб-сайта", Start = '2012-01-10', Finish = '2012-01-30', Team = "Team B"), dict (Task = "Deployment", Start = '2012-02-20', Finish = '2012-03-30', Team = "Team A"), dict (Task = "Marketing", Start = '2012-02-25', Finish = '2012-04-15', Team = "Team C") ]) fig = px.временная шкала (df, x_start = "Start", x_end = "Finish", y = "Task", color = "Team") fig.update_yaxes (autorange = "reversed") fig.show ()
Выход:
Теперь давайте добавим оттенки в зависимости от размера команды.
df = pd.DataFrame ([ dict (Task = "Разработка", Start = '2012-01-20', Finish = '2012-02-20', Team = "Team A", Team_Size = 20), dict (Task = "Дизайн веб-сайта", Start = '2012-01-10', Finish = '2012-01-30', Team = "Team B", Team_Size = 15), dict (Task = "Deployment", Start = '2012-02-20', Finish = '2012-03-30', Team = "Team A", Team_Size = 20), dict (Task = "Marketing", Start = '2012-02-25', Finish = '2012-04-15', Team = "Team C", Team_Size = 32) ]) fig = px.временная шкала (df, x_start = "Start", x_end = "Finish", y = "Task", color = "Team_Size") fig.update_yaxes (autorange = "reversed") fig.show ()
Выход:
Рамочные диаграммы с использованием Plotly
Коробчатые диаграммы— отличный способ понять распределение данных. Они отображают числовые данные с использованием квартилей.
fig = px.box (шпилька, y = "оценка по математике") fig.show ()
Выход:
Минимум на прямоугольной диаграмме показывает самую низкую точку данных, за исключением некоторых выбросов.
Максимум показывает самую большую точку числовых данных.
Медиана — это среднее значение распределения данных.
Тогда нижний квартиль — это 25 процентиль, а верхний квартиль — это 75 процентиль.
Давайте попробуем настроить коробочные диаграммы.
fig = px.box (шпилька, x = 'пол', y = "оценка по математике") fig.show ()
Выход:
fig = px.box (шпилька, x = 'пол', y = "оценка по математике", points = "all") fig.show ()
Выход:
fig = px.box (шпилька, x = 'пол', y = "оценка по математике", цвет = "курс подготовки к экзамену") fig.show ()
Выход:
А теперь давайте добавим выемку.
fig = px.box (шпилька, x = 'пол', y = "оценка по математике", color = "курс подготовки к экзамену", с надрезом = True) fig.show ()
Выход:
Гистограммы
Гистограммы — отличный график для понимания частотного распределения числовых данных.
fig = px.histogram (шпилька, x = "оценка по математике", nbins = 20, цвет = "пол") инжир.показать ()
Выход:
Давайте настроим его.
fig = px.histogram (шпилька, x = "оценка по математике", nbins = 20, color = "пол", marginal = "коврик") fig.show ()
Выход:
Давайте сделаем наглядное представление данных, показывающее правильное представление данных, добавив также прямоугольную диаграмму.
fig = px.histogram (шпилька, x = "оценка по чтению", y = "оценка по математике", color = "пол", marginal = "box", hover_data = stud.columns) fig.show ()
Выход:
Такие визуальные эффекты действительно хороши для понимания того, как распространяются данные, и мы можем взаимодействовать с графиками.
fig = px.histogram (шпилька, x = "оценка чтения", y = "оценка письма", color = "уровень образования родителей", marginal = "box", hover_data = stud.columns) fig.show ()
Выход:
Мы рассмотрели основные методы визуализации в Plotly.
Код (ноутбуки Kaggle):
- Часть 1
- Часть 2
- Часть 3
Источники изображений —
- Изображение 1 Источник: https: // www.pexels.com/photo/man-in-black-suit-holding-a-digital-tablet-and-looking-at-data-on-screen-7567595/
- Изображение 2 Источник: https://www.pexels.com/photo/woman-programming-on-a-notebook-1181359/
Все остальные изображения являются кодовыми сюжетами, сделанными автором.
Обо мнеPrateek Majumder
Аналитика | Создание контента
Свяжитесь со мной в Linkedin.
Другие мои статьи по Analytics Vidhya: Ссылка.
Спасибо.
Носители, показанные в этой статье, не принадлежат Analytics Vidhya и используются по усмотрению автора.
СвязанныеGR Сайт
Stata имеет отличные графические возможности, доступ к которым можно получить с помощью команды graph
, обзор см. В справочной таблице graph
. Наиболее распространенные графики в статистике — это графики X-Y, показывающие точки или линии. Они доступны в Stata с помощью подкоманды twoway
, которая, в свою очередь, имеет множество подкоманд или типов графиков, наиболее важными из которых являются scatter
и line
.Я также кратко опишу гистограммы, доступные с помощью подкоманды bar
и других типов графиков.
Stata 10 представила графический редактор, который можно использовать для интерактивного изменения графика. Однако я не рекомендую эту практику, поскольку она противоречит целям документирования и обеспечения воспроизводимости всех этапов вашего исследования.
Все графики в этом разделе (кроме отмеченных) используют индивидуальную схему с синими заголовками и белым фоном, но в остальном должны выглядеть так же, как ваши собственные графики.Я обсуждаю схемы в разделе 3.2.5.
3.1 Диаграммы рассеяния
В этом разделе я проиллюстрирую несколько графиков с использованием данных о снижении рождаемости, впервые использованных в разделе 2.1. Чтобы прочитать данные из сетевого Stata, введите
. infile str14 изменение настройки страны /// > используя https://data.princeton.edu/wws509/datasets/effort.raw, очистите (20 наблюдений прочитано)
Чтобы подогреть ваш аппетит, вот сюжет, который мы создадим в этом разделе:
3.1.1 Простая диаграмма рассеяния
Чтобы построить простой график изменения рождаемости в зависимости от социальных условий, используйте команду
график изменения двухстороннего разброса
Обратите внимание, что сначала вы указываете y
, а затем x
. Stata маркирует оси с помощью меток переменных, если они определены, или имен переменных, если нет. Команда может быть сокращена до двухсторонний разброс
или просто разброс
, если это единственный график на графике.Теперь мы добавим несколько наворотов.
3.1.2 Фитинги
Предположим, мы также хотим показать подобранную линию регрессии. В некоторых пакетах вам нужно будет запустить регрессию, вычислить подобранную линию и затем построить ее. Stata может сделать все это за один шаг, используя тип графика lfit
. (Существует также график qfit
для квадратичных аппроксимаций.) Его можно объединить с графиком рассеяния, заключив каждый участок в скобки. (Можно также объединить графики, используя две горизонтальные полосы ||
, чтобы разделить их.)
график двухсторонний (усилие настройки разброса) ///
(усилие настройки lfit)
Теперь предположим, что мы хотим построить полосы уверенности вокруг линии регрессии. Stata может сделать это с помощью типа графика lfitci
, на котором область достоверности отображается серой полосой. (Существует также полоса qfitci
для квадратичной аппроксимации.) Поскольку полоса уверенности может скрывать некоторые точки, мы сначала рисуем область, а точки — позже
график двухходовой (усилие настройки lfitci) ///
(усилие установки разброса)
Обратите внимание, что эта команда не маркирует ось Y, а использует вместо нее легенду.Вы можете указать метку для оси Y, используя опцию ytitle ()
, и опустить (довольно очевидную) легенду, используя legend (off)
. Здесь мы указываем оба параметра как параметры для команды twoway
. Чтобы сделать варианты более очевидными для читателя, я поставил запятую в начале новой строки:
график двухходовой (усилие настройки lfitci) ///
(усилие установки разброса) ///
, ytitle ("Снижение фертильности") легенда (выкл.)
3.1.3 Точки маркировки
Существует множество параметров, которые позволяют управлять маркерами, используемыми для точек, включая их форму и цвет, см. Справку marker_options
.Также возможно пометить точки значениями переменной, используя опцию mlabel (varname)
. На следующем этапе мы добавляем названия стран к сюжету:
график двухсторонний (настройка изменения lfitci) ///
(настройка изменения разброса, mlabel (страна))
Одна небольшая проблема с этикетками — это перекрытие Коста-Рики и Тринидад-Тобаго (и в меньшей степени Панамы и Никарагуа). Мы можем решить эту проблему, указав положение метки относительно маркера с использованием 12-часового шкалы (так, что 12 — вверху, 3 — справа, 6 — внизу и 9 — слева от маркера) и вариант mlabv ()
.Мы создаем переменную, чтобы удерживать положение, установленное по умолчанию на 3 часа, а затем перемещаем Коста-Рику на 9 часов и Тринидад Тобаго чуть выше, чем на 11 часов (мы также можем переместить Никарагуа и Панаму наверх немного, скажем до 2 часов):
. gen pos = 3 . замените pos = 11, если country == "TrinidadTobago" (Внесено 1 реальное изменение) . замените pos = 9, если country == "CostaRica" (Внесено 1 реальное изменение) . замените pos = 2, если страна == "Панама" | country == "Никарагуа" (Сделано 2 реальных изменения)
Команда для создания этой версии графика выглядит следующим образом
график двухсторонний (настройка изменения lfitci) ///
(настройка изменения разброса, mlabel (страна) mlabv (pos))
3.1.4 Заголовки, легенды и подписи
Есть параметры, которые применяются ко всем двусторонним графикам, включая заголовки, метки и легенды. Графики Stata могут иметь заголовок ()
и подзаголовок ()
, обычно вверху, и легенду ()
, примечание ()
и заголовок ()
, обычно внизу, введите help title_options
, чтобы узнать больше. Обычно название — это все, что вам нужно. Stata 11 позволяет тексту в графиках включать жирный шрифт, курсив, греческие буквы, математические символы и выбор шрифтов.Stata 14 представила Unicode, значительно расширив возможности. Введите текст справочной диаграммы
, чтобы узнать больше.
Наша последняя поправка к графику будет заключаться в добавлении легенды, чтобы указать линейное соответствие и 95% доверительный интервал, но не само снижение фертильности. Мы делаем это, используя опцию в легенде порядка (2 "линейная подгонка" 1 "95% ДИ") для обозначения второго и первого элементов в этом порядке. Мы также используем кольцо
(0)
для перемещения легенды внутри области построения и pos (5)
, чтобы разместить рамку легенды рядом с позицией «5 часов».Наша полная команда тогда
. график twoway (настройка изменения lfitci) /// > (настройка изменения разброса, mlabel (страна) mlabv (pos)) /// >, title («Снижение рождаемости в социальных сетях») /// > ytitle ("Снижение рождаемости") /// > легенда (кольцо (0) поз. (5) порядок (2 "линейная подгонка" 1 "95% ДИ")) . экспорт графика fig31.png, width (500) replace (файл fig31.png в формате PNG)
Результатом является график, показанный в начале этого раздела.
3.1.5 Осевые весы и этикетки
Существуют параметры, управляющие масштабированием и диапазоном осей, в том числе xscale ()
и yscale ()
, которые могут быть арифметическими, логарифмическими или обратными, введите help axis_scale_options
, чтобы узнать больше. Другие параметры управляют размещением и маркировкой основных и второстепенных меток и меток, например, xlabel ()
, xtick ()
и xmtick ()
, и аналогично для оси Y, см. help axis_label_options
.Обычно значения по умолчанию приемлемы, но приятно знать, что вы можете их изменить.
3.2 Линейные участки
Я проиллюстрирую линейные графики с использованием данных об ожидаемой продолжительности жизни в США, доступных как один из наборов данных, поставляемых со Stata. (Попробуйте sysuse dir
, чтобы узнать, что еще доступно.)
. sysuse uslifeexp, ясно (Средняя продолжительность жизни в США, 1900–1999 гг.)
Идея состоит в том, чтобы построить график ожидаемой продолжительности жизни белых и черных мужчин за ХХ век. Опять же, чтобы подогреть ваш аппетит, я начну с демонстрации конечного продукта, а затем мы постепенно построим график.
3.2.1 Простой линейный график
Самый простой график использует все значения по умолчанию:
график двухходовой линии le_wmale le_bmale год
Если вас озадачивает спад до 1920 года, погуглите «Ожидаемая продолжительность жизни в США 1918». Мы могли бы сократить команду до двухсторонняя линия
или даже строка
, если это все, что мы строим. (Этот ярлык работает только для scatter
и строки
.)
Линия график
позволяет указать более одной переменной «y», порядок следующий: y 1 , y 2 ,…, y m , x.В нашем примере мы указали два, соответствующие продолжительности жизни белых и чернокожих. В качестве альтернативы мы могли бы использовать два линейных графика: (строка le_wmale year) (строка le_bmale year)
.
3.2.2 Заголовки и легенды
График по умолчанию неплохой, но легенда кажется слишком многословной. Мы перенесем большую часть информации в заголовок и оставим в легенде только этническую принадлежность:
график двухходовой линии le_wmale le_bmale год ///
, title ("Ожидаемая продолжительность жизни в США") subtitle ("Мужчины") ///
легенда (порядок (1 "белый" 2 "черный"))
Здесь я использовал три варианта, которые, как обычно в Stata, идут после запятой: заголовок
, подзаголовок
и легенда
.У опции legend
есть много дополнительных опций; Я использовал порядок
, чтобы перечислить ключи и их метки, сказав, что первая строка представляет белые, а вторая - черные. Чтобы пропустить ключ, просто оставьте его вне списка. Чтобы добавить текст без соответствующего ключа, используйте дефис (или знак минус) для ключа. Есть много других вариантов легенды, см. help legend_option
, чтобы узнать больше.
Я хотел бы немного лучше использовать пространство, переместив легенду внутри области графика, скажем, около позиции 5 часов, где увеличение продолжительности жизни оставило немного свободного места.Как отмечалось ранее, мы можем переместить легенду внутри области построения, используя кольцо (0)
, «внутренний круг», и разместить его рядом с позицией 5 часов, используя поз. (5)
. Поскольку это подопции легенды, они должны идти внутри legend ()
:
график двухходовой линии le_wmale le_bmale год ///
, title ("Ожидаемая продолжительность жизни в США") subtitle ("Мужчины") ///
легенда (заказ (1 "белый" 2 "черный") кольцо (0) поз. (5))
3.2.3 Стили линий
Не знаю, как вы, но мне трудно различить линии по умолчанию на графике.Stata позволяет по-разному управлять стилем линии. Параметр clstyle ()
позволяет использовать именованный стиль, например передний план
, сетка
, yxline
или p1-p15
для стилей, используемых в строках с 1 по 15, см. help linestyle
. Это полезно, если вы хотите выбрать элементы стиля из схемы , как указано ниже.
В качестве альтернативы вы можете указать три компонента стиля: узор линии, ширину и цвет:
- Шаблоны задаются с помощью параметра
clpattern ()
.Наиболее распространенными образцами являютсясплошной
,тире
иточечный
; см.help linepatternstyle
для получения дополнительной информации.
- Ширина линии задается с помощью
clwidth ()
; Доступные варианты включаюттонкий
,средний
итолстый
, подробнее см.help linewidthstyle
.
- Цвета можно указать с помощью параметра
clcolor ()
, используя названия цветов (например,красный
,белый
исиний
,бирюзовый
,сиенна
и многие другие) или значения RGB, см.справка по цветовому стилю
.
Вот как указать синий для белого и красный для черного:
график двухсторонний (линия le_wmale le_bmale год, clcolor (синий красный)) ///
, title ("Ожидаемая продолжительность жизни в США") subtitle ("Мужчины") ///
легенда (заказ (1 "белый" 2 "черный") кольцо (0) поз. (5))
Обратите внимание, что clcolor ()
- это опция линейного графика, поэтому я заключил круглые скобки вокруг команды line
и вставил ее туда.
3.2.4 Параметры шкалы
Похоже, во второй половине века рост продолжительности жизни несколько замедлился.Это можно лучше понять, используя логарифмическую шкалу, где прямая линия будет указывать на постоянное улучшение в процентах. Это легко сделать с помощью параметров оси двухсторонней команды, см. help axis_options
и, в частности, yscale ()
, который позволяет вам выбрать арифметический масштаб
, log
или перевернутый масштаб
. Существует также подопция range ()
для управления диапазоном построения. Здесь я укажу диапазон y от 25 до 80, чтобы немного сдвинуть кривые:
.график twoway (линия le_wmale le_bmale год, clcolor (синий красный)) /// >, title ("Ожидаемая продолжительность жизни в США") подзаголовок ("Мужчины") /// > легенда (порядок (1 "белый" 2 "черный") кольцо (0) поз (5)) /// > yscale (диапазон журнала (25 80))
3.2.5 Графические схемы
Stata использует схемы для управления внешним видом графиков, см. Справочную схему
. Вы можете установить схему по умолчанию, которая будет использоваться во всех графах, с помощью параметра set scheme_name
. Вы также можете повторно отобразить (последний) график, используя другую схему с отображением графика , scheme (scheme_name
).
Чтобы увидеть список доступных схем, введите запрос графика , схемы
. Попробуйте s2color
для экранных графиков, s1manual
для стиля, используемого в руководствах Stata, и Economist
для стиля, используемого в The Economist . Используя последнее, мы получаем график, показанный в начале этого раздела.
. графическое отображение, схема (экономист) . экспорт графика fig32.png, width (400) replace (файл fig32.png в формате PNG)
3.3 другие графики
Я завершаю раздел графики, обсуждая гистограммы, прямоугольные диаграммы и графики плотности ядра с использованием диаграмм с областями с прозрачностью.
3.3.1 Гистограммы
Гистограммы могут использоваться для построения частотного распределения категориальной переменной или для построения описательной статистики непрерывной переменной внутри групп, определенных категориальными переменными. В наших примерах мы будем использовать данные о температуре в городе, которые поставляются со Stata.
Если бы я просто набрал графическую полосу , над (областью)
я бы получил частотное распределение переменной области.Приведем вместо этого средние температуры января и июля. Для этого я мог бы указать (среднее) tempjan (среднее) tempjuly
, но поскольку статистика по умолчанию является средним значением, я могу использовать более короткую версию ниже. Я думаю, что легенда по умолчанию слишком длинная, поэтому я также указал собственную.
Я использую поверх ()
, поэтому области наложены на одном графике; использование вместо этого by ()
приведет к графику с отдельной панелью для каждой области. Параметр bargap ()
управляет промежутком между столбцами для разных статистических данных в одной и той же группе; здесь я поставил небольшое пространство.Параметр gap ()
, который здесь не используется, контролирует расстояние между полосами для разных групп. Я также установил интенсивность цветовой заливки на 70%, что, на мой взгляд, выглядит лучше.
. sysuse citytemp, ясно (Данные о температуре в городе) . графическая полоса темпжан темпжул, над (регион) баржэп (10) интенсивность (70) /// > название (Средняя температура) легенда (порядок (1 «января» 2 «июль»)) . экспорт графика bar.png, ширина (500) заменить (файл bar.png в формате PNG)
Очевидно, что в северо-восточных и северо-центральных регионах в январе намного холоднее, чем на юге и западе.В июле меньше вариаций, но на юге температура выше.
3.3.2 Коробчатые диаграммы
Краткое изложение распределения переменной может быть получено с помощью графика «прямоугольник и вискеры», который рисует прямоугольник от первого до третьего квартиля, с линией на медиане и добавляет «вискеры». вне поля к соседним значениям, определяемым как наибольшее и наименьшее значения, которые не дальше от медианы, чем в 1,5 раза превышают межквартильный диапазон. Значения дальше - выбросы, обозначенные кружками.
Нарисуем прямоугольную диаграмму январских температур по регионам. Я буду использовать параметр поверх (регион)
, поэтому прямоугольники будут наложены на одном графике, а не на (регион)
, что создаст отдельную панель для каждой области. Опция sort (1)
размещает поля в порядке медианы tempjan
, первой (и только в данном случае) переменной. Я также установил для поля приятный синий цвет, указав компоненты цвета Красный, Синий и Зеленый (RGB) в масштабе от 0 до 255:
.графическое окно tempjan, over (region, sort (1)) box (1, color ("51 102 204")) /// > title (Ящичные диаграммы температуры января по регионам) . экспорт графика boxplot.png, ширина (500) заменить (файл boxplot.png в формате PNG)
Мы видим, что январские температуры ниже и менее изменчивы в северо-восточных и северо-центральных регионах, при этом довольно много городов с необычно холодными средними температурами.
3.3.3 Оценка плотности ядра
Более подробный вид распределения переменной может быть получен с использованием сглаженной гистограммы, вычисленной с использованием сглаживания ядра плотности с использованием команды kde density
.
Давайте выполним отдельные ядерные оценки плотности для январских температур в каждом регионе, используя все значения по умолчанию, и сохраним результаты.
. forvalues i = 1/4 { 2. захватить каплю x`i 'd`i' 3. kde density tempjan, если region == `i ', generate (x`i' d`i ') 4.} . gen zero = 0
Затем мы строим оценки плотности, используя графики площадей с нулевым полом. Поскольку плотности перекрываются, я использую новую опцию непрозрачности, введенную в Stata 15, чтобы сделать их прозрачными на 50%. В этом случае я использовал названия цветов, за которыми следуют символ %
и непрозрачность.Я также немного упростил легенду, сопоставил порядок плотностей и поместил ее в верхний правый угол графика.
. двухходовой ракурс d1 ноль x1, цвет ("синий% 50") /// > || Reda d2 zero x2, color ("purple% 50") /// > || Reda d3 zero x3, color ("оранжевый% 50") /// > || Reda d4 zero x4, color ("красный% 50") /// > title (Январские температуры по регионам) /// > ytitle ("Сглаженная плотность") /// > легенда (кольцо (0) поз (2) столбец (1) порядок (2 "NC" 1 "NE" 3 "S" 4 "W")) .граф экспорт kernel.png, ширина (500) заменить (файл kernel.png записан в формате PNG)
График дает нам четкую картину региональных различий январских температур с более холодным и узким распределением в северо-восточных и северо-центральных регионах и более теплым с небольшим перекрытием на юге и западе.
3.4 Управление графами
Stata отслеживает последний нарисованный вами график, который хранится в памяти, и называет его «График». Фактически вы можете сохранить в памяти более одного графика, если вы используете параметр name ()
для присвоения имени графику при его создании.Это полезно для комбинирования графиков, введите help graph comb комбинируйте
, чтобы узнать больше. Обратите внимание, что графики, хранящиеся в памяти, исчезают при выходе из Stata, даже если вы сохраняете данные, если вы не сохраните сам график.
Чтобы сохранить текущий график на диск в собственном формате Stata, введите graph save filename
. У этой команды есть две опции: заменить
, который необходимо использовать, если файл уже существует, и asis
, который замораживает график (включая его текущий стиль), а затем сохраняет его.По умолчанию график сохраняется в живом формате, который можно редактировать в будущих сеансах, например, путем изменения схемы. После сохранения графика в формате Stata вы можете загрузить его с диска командой graph use filename
. (Обратите внимание, что сохранить график
и использовать график
аналогичны сохранить
и использовать
для файлов Stata.) Любой график, сохраненный в памяти, может быть отображен с помощью отображения графика [имя]
. (Вы также можете перечислять, описывать, переименовывать, копировать или удалять графики, хранящиеся в памяти, наберите help graph_manipulation
, чтобы узнать больше.)
Если вы планируете включить график в другой документ, вам, вероятно, потребуется сохранить его в более переносимом формате. Команда Stata graph export filename
может экспортировать график с использованием большого количества векторных или растровых форматов, обычно определяемых расширением файла. Vector форматы, такие как метафайл Windows (wmf или emf) или Adobe PostScript и его варианты (ps, eps, pdf), содержат в основном инструкции по рисованию и, таким образом, не зависят от разрешения, поэтому их лучше всего включать в другие документы, где их размер может быть изменен. . Raster Форматы , такие как Portable Network Graphics (png), сохраняют изображение пиксель за пикселем с использованием текущего разрешения экрана и лучше всего подходят для включения в веб-страницы. В Stata 15 добавлена масштабируемая векторная графика (SVG), формат векторных изображений, поддерживаемый всеми основными современными веб-браузерами.
Вы также можете распечатать график с помощью graph print
или скопировать и вставить его в документ с помощью буфера обмена Windows; для этого щелкните правой кнопкой мыши окно, содержащее график, а затем выберите «Копировать» в контекстном меню.
Продолжить с 4. Программирование Stata
.5 Библиотек Python для создания интерактивных графиков
По словам эксперта по визуализации данных Энди Кирка, существует два типа визуализации данных: исследовательская и пояснительная. Цель пояснительных визуализаций - рассказывать истории - они тщательно построены, чтобы выявить ключевые выводы.
Исследовательские визуализации, с другой стороны, «создают интерфейс для набора данных или предмета ... они облегчают пользователю изучение данных, позволяя ему делать собственные выводы: выводы, которые они считают важными или интересными.”
Чаще всего исследовательские визуализации интерактивны. Хотя существует множество библиотек для построения графиков Python, лишь немногие из них могут создавать интерактивные диаграммы, которые можно встраивать в Интернет и распространять. Сегодня мы делимся пятью нашими любимыми.
Сообщите нам, какие библиотеки вам нравятся, в комментариях. Мы используем запросы клиентов для определения приоритетов библиотек для поддержки в Mode Python Notebooks.
Библиотеки Python для создания интерактивных графиков:
mpld3
Пример пользовательского плагина (Джейк Вандерплас)
mpld3 объединяет основную библиотеку построения графиков Python matplotlib и популярную библиотеку построения графиков D3 JavaScript для создания визуализаций, удобных для браузера.Вы можете создать график в matplotlib, добавить интерактивную функциональность с помощью плагинов, которые используют как Python, так и JavaScript, а затем отрендерить его с помощью D3.
mpld3 включает встроенные плагины для масштабирования, панорамирования и добавления всплывающих подсказок (информация, которая появляется при наведении курсора на точку данных). Однако настоящая сила mpld3 заключается в его хорошо документированном API, который позволяет создавать собственные плагины. Если вы знакомы с D3 и JavaScript, вы можете создавать бесконечные графики.
Когда ваш сюжет готов к публикации, добавьте в конце дополнительную строку кода, чтобы преобразовать ваш сюжет в строку HTML и JavaScript, которую можно встроить в любую веб-страницу.
mpld3 лучше всего работает с небольшими и средними наборами данных; графики с тысячами точек данных в браузере станут вялыми.
Создал: Джейк Вандерплас
Где узнать больше: http://mpld3.github.io/
пигал
Базовая точечная диаграмма (Флориан Мунье)
pygal - отличный выбор для создания красивых готовых диаграмм с очень небольшим количеством строк кода. Каждый тип диаграммы упакован в метод (например,грамм. pygal.Histogram ()
создает гистограмму, pygal.Box ()
создает блочную диаграмму), и есть множество красочных стилей по умолчанию. Если вам нужен больший контроль, вы можете настроить почти каждый элемент графика, включая размеры, заголовки, метки и рендеринг.
Диаграммы по умолчанию отображают всплывающие подсказки, но в настоящее время нет возможности увеличивать и уменьшать масштаб или панорамировать графики.
Вы можете выводить диаграммы как SVG и добавлять их на веб-страницу с помощью тега embed или вставляя код непосредственно в HTML.Как и mpld3, pygal подходит для небольших наборов данных.
Создал: Florian Mounier
Где узнать больше: http://www.pygal.org/en/latest/index.html
Боке
Пример перекрестных фильтров (боке)
Bokeh вдохновлен концепциями, изложенными в The Grammar of Graphics . Вы можете наложить компоненты друг на друга, чтобы создать законченный график - например, вы можете начать с осей, а затем добавить точки, линии, метки и т. Д.
Графикиможно выводить как объекты JSON, документы HTML или интерактивные веб-приложения. Bokeh позволяет пользователям управлять данными в браузере с помощью ползунков и раскрывающихся меню для фильтрации. Как и в mpld3, вы можете масштабировать и панорамировать для навигации по графикам, но вы также можете сосредоточиться на наборе точек данных с помощью прямоугольника или выбора лассо.
Создал: Anaconda
Где узнать больше: https://docs.bokeh.org/en/latest/
HoloViews
Карта с бэкэндом Bokeh (IOAM)
HoloViews на самом деле не является библиотекой для построения графиков.Вместо этого он позволяет создавать структуры данных, способствующие визуализации. После перемещения данных в объект-контейнер HoloView, такой как GridMatrix для многовариантного анализа или Layout для отображения компонентов рядом друг с другом, вы можете исследовать данные визуально. Построение графиков происходит отдельно в бэкэндах matplotlib или Bokeh, поэтому вы можете сосредоточиться на данных, а не на написании кода построения.
Основная интерактивная функция, предлагаемая HoloViews, - это ползунки, позволяющие пользователям поиграть с переменной, чтобы увидеть ее эффект.При использовании бэкэнда Bokeh вы можете комбинировать компонент слайдера с инструментами Bokeh для исследования графиков, таких как масштабирование и панорамирование.
HoloViews интегрируется с Seaborn и pandas, открывая возможности pandas DataFrames и статистических диаграмм Seaborn.
Создано: Жан-Люк Стивенс, Филипп Рюдигер и Джеймс А. Беднар
Где узнать больше: http://holoviews.org/
Участок
Пример ползунка диапазона (графически)
От простой гистограммы до сложных трехмерных сетевых графиков, Plotly предлагает широкий спектр типов диаграмм, пригодных для публикации.
Plotly по умолчанию является веб-службой, но вы можете использовать библиотеку в автономном режиме в Python и загружать графики на бесплатный общедоступный сервер или платный частный сервер Plotly. Оттуда вы можете встроить свои участки на веб-страницу.
Все графики Plotly включают всплывающие подсказки, и вы можете создавать настраиваемые элементы управления (например, ползунки и фильтры) поверх диаграммы после того, как она встроена, с помощью API JavaScript Plotly.
Другой способ работать в Plotly и делиться участками - это режим. Вы можете извлекать данные с помощью SQL, использовать автономную библиотеку Plotly в блокноте Python для построения результатов вашего запроса, а затем добавить интерактивную диаграмму в отчет.Отчет размещен в Интернете по общему URL-адресу и может быть встроен в другие страницы, например, эта диаграмма, показывающая, как изменился размер наборов Lego с 1950 года:
Аналитика режима
Создано: Plotly, доступно в режиме
Где узнать больше: https://plotly.com/python/
Попробовать график в режиме.
Интерактивные графики могут помочь вам раскрыть новые идеи в ваших данных. Попробуйте те, что перечислены здесь, чтобы лучше рассказать о том, что вы находите в режиме.
Нет опыта кодирования? Без проблем. Изучите Python, используя реальные данные с помощью нашего бесплатного руководства, и начните создавать интерактивные графики в [Mode] (https://app.mode.com/signup/) уже сегодня. .инвесторов в недвижимость со всех концов США покупают дома в Пеории, штат Иллинойс, вид не виден.
ПЕОРИЯ, штат Иллинойс. В квартале, в котором когда-то проживало более 100 человек, осталось шесть человек, которые жили среди руин другой эпохи. . В крышах зияли дыры и рушащиеся фундаменты. Некоторые дома были настолько плохи, что даже поселенцы бросили их, и теперь только еноты и грызуны искали их в поисках убежища.
А потом, по причинам, которые никто в Пеории не мог понять, люди со всей Америки начали скупать их. К началу лета семь домов в этом квартале Вест-Линкольн-авеню были проданы покупателям из Лос-Анджелеса, Сан-Диего, Лонг-Айленда, Такомы, Вашингтон и других отдаленных мест.
Среди них был Джейвон Майкл Калвер, парикмахер из Солт-Лейк-Сити, где в последние дни пандемии средняя цена дома на одну семью превысила 515 000 долларов, намного больше, чем Калвер когда-либо мог позволить себе потратить.С помощью нескольких безумных щелчков мышью и электронных писем он приобрел Уэст-Линкольн-авеню 2011 года за 4500 долларов, чего никто не видел.
«Первый дом, который я купил в своей жизни», - сказал Калвер, 36.
Большинство покупателей приобрели свои дома через онлайн-аукционы. На самом деле никто никогда не был в Пеории; и не собирались туда переезжать. И все же они десятками, если не сотнями, претендуют на дома по всему умирающему южному краю Пеории, привлеченные желанием владеть собственностью, важной частью американской мечты, которая ускользнула от них в тех местах, где они жили, и, казалось, росла еще больше. далекие с каждым месяцем.Каким-то образом они нашли версию этой мечты в Интернете - в месте под названием Пеория - которая казалась почти такой же хорошей. «Я почувствовал, что наконец нашел чит-код», - сказал Калвер.
Теперь он был владельцем дома в городе, о котором он до недавнего времени никогда не слышал, в квартале, число которого постоянно сокращалось, в том числе и 20-летний Бенни Кук. Весной, в разгар покупательского безумия, Кук и его невеста сняли один из последних жилых домов в квартале и вычистили грязную одежду и испорченную еду, оставленную бездомными, которые там жили.Для защиты от наркоманов, которые укрылись в заброшенных домах квартала, Кук купил сторожевую собаку, камеры наблюдения и винтовку AR-15.
«Если ты не боишься пойти ночью в заброшенный дом, ты не боишься что-то со мной сделать», - сказал он.
Это было первое место, которое Кук мог назвать своим, и место, где он и его невеста надеялись создать семью. «Я могу сделать его домом нашей мечты», - сказал он. Примерно в 1500 милях от Юты Калвер тоже начал строить планы: свою первую поездку в Пеорию, дом и землю, которые, как он считал, когда-нибудь могут изменить его жизнь.
Вид с воздуха на Вест-Линкольн-авеню в Пеории, 9 июня. Малкебу Мур, дальнобойщик из Филадельфии, отдыхает на крыльце дома, который он купил на Вест-Миллман-стрит в Пеории. Мур осматривает дом, который он купил незаметно на онлайн-аукционе. (Фото Рики Кариоти / The Washington Post)История причудливой летней лихорадки на Уэст-Линкольн-авеню начинается с деиндустриализации Ржавого пояса, разрушившего некогда процветающий южный конец Пеории.Он охватывает десятилетия растущего неравенства, превратившего Америку в место победителей и проигравших, между которыми все меньше и меньше. Однако спусковым крючком стали пандемия, рецессия и восстановление.
Этой весной на большей части страны низкие процентные ставки, войны между торгами и сдерживаемый спрос вызвали бум на рынке недвижимости. В Калифорнии средняя цена дома на одну семью достигла рекордных 818 260 долларов, что почти на 40 процентов выше с начала пандемии. Цены в Юте за тот же период выросли на 30 процентов.К июню экономисты использовали такие слова, как «беспрецедентный», чтобы описать подъем, и предположили, что на некоторых рынках мечта о домовладении может навсегда оказаться недосягаемой для большинства американцев среднего класса.
У Пеории была противоположная проблема: сотни ветхих домов, снос которых было невозможно. В 2020 году сокращение бюджета, связанное с пандемией, вынудило город приостановить все неэкстренные демонтажные работы. Многие из этих заброшенных домов были переданы на окружной аукцион по выкупу заложенного имущества, который в сентябре включал 190 объектов, что более чем вдвое по сравнению с предыдущим годом.
На земле в Пеории эти дома ничего не стоили. Однако в Интернете они имели ценность. 31-летний инвестор из Техаса предложил 751 доллар - на 1 доллар больше минимальной - практически за каждую недвижимость на аукционе и ушел с 54 из них. Он продал 43 экземпляра инвестору из Сарасоты, штат Флорида, примерно по 1400 долларов каждый.
Инвестор из Сарасоты выставляет несколько домов на аукционе bid4assets.com каждую неделю этой весной и в начале лета. «Отличная возможность», - обычно начинались его передачи. Ниже приводится предупреждение: «В редких случаях дом может быть снесен или сожжен.«Большинство домов продается по цене от 3000 до 6000 долларов.
Росс Блэк, директор городского сообщества по развитию, сравнил инвесторов, покупающих дома оптом, со стервятниками, пытающимися извлечь последнюю долю стоимости из умирающего места. У них почти не было стимула вкладывать ни цента в дома, прежде чем они их перебрасывали, обычно ради небольшой прибыли. По его словам, Блэк больше симпатизировал «несчастным покупателям», делающим за них ставки в Интернете. В начале мая он нажал кнопку воспроизведения на своем служебном телефоне, где была женщина из Стоктона, штат Калифорния., оставил ему голосовое сообщение.
«Я новый владелец недвижимости в Перроре. … Я никогда не смогу этого сказать, - начала она. «Произошло огромное недоразумение».
Вскоре Блэк ехал к дому, по улицам с выбоинами и мимо заброшенной кирпичной начальной школы с окнами в готическом стиле и высокими дымовыми трубами, пережитком тех дней, когда южная часть Пеории была домом для 42000 человек, многие из которых шли пешком. работают на громадных фабриках вдоль реки. Теперь площадь уменьшилась примерно до 12 тысяч.Корпус школы планировалось снести десять лет назад, но городу не хватило 1,2 миллиона долларов, необходимых для его сноса.
Минутой позже машина Блэка остановилась перед домом женщины Стоктон, который был заколочен и лишился большей части крыши. В раковине в ванной росли водоросли. Все это побудило Блэка задать вопрос, над которым он размышлял несколько недель: «Каким образом кто-то в Бостоне, Солт-Лейк-Сити или Лос-Анджелесе в конечном итоге покупает дом в Пеории, которого они никогда даже не видели?»
Комнату в доме Малкебу Мур купил примерно за 5000 долларов.(Рики Кариоти / The Washington Post) Стулья и гриль стоят возле дома Бенни Кука, одного из последних жилых домов в квартале 1900 года на Вест-Линкольн-авеню в Пеории. (Джошуа Лотт / The Washington Post) Бумажный веер, который Мур нашел на полу дома, который он купил. (Рики Кариоти / The Washington Post)На Вест-Линкольн-авеню было так много способов ответить на этот вопрос.
Для рабочего Boeing из Такомы, получившего предупреждение об увольнении в прошлом году, 2102 West Lincoln был его «аварийным планом» на случай, если экономика рухнет, он потеряет работу и не сможет выплатить ипотечный кредит.
Для уволенного представителя профсоюза из Лос-Анджелеса решение потратить 5300 долларов на Западный Линкольн 1915 года было принято исключительно из-за цены. «Когда я увидела что-то настолько дешевое, я решила потратиться на это», - сказала она, когда в июне спешила на собеседование.
Для Калвера ответ на вопрос мог начаться в Литлроке, штат Калифорния, ветхом городке в пустыне недалеко от Лос-Анджелеса, где его воспитывала бабушка, владевшая несколькими арендуемыми квартирами, которые она продала, когда Калвер был еще ребенком.«Когда я был ребенком, казалось, что все старики владели собственностью», - сказал он. «Я не хотел, чтобы это умерло вместе со мной».
Или все могло начаться в Солт-Лейк-Сити, где он работал парикмахером и наскреб достаточно денег, чтобы профинансировать внедорожник Porsche 2016 года и купить Chevy Caprice 1988 года выпуска, который он поднял на 30-дюймовых колесах и поехал с опущенными окнами. так что он мог слышать крики комплиментов с тротуара. Для Калвера собственность была «самым лучшим, чем вы могли владеть», и той большой вещью, которая всегда казалась ему не по средствам, до мартовского дня, когда он просматривал свою ленту в Instagram.Ап показал видео, на котором 19-летний парень говорил о покупке и продаже домов практически без денег. «Если он может это сделать, то смогу и я», - подумал Калвер.
Он начал поиск в Google и после нескольких щелчков мышью попал на bid4assets.com, где большая часть Америки, казалось, была в пределах его досягаемости. Пустые участки в Арканзасе и Нью-Мексико продавались за 800 долларов, а ветхие дома в Западной Вирджинии и Пенсильвании продавались за несколько тысяч. Даже неоготическая церковь в Иллинойсе была доступна для захвата.
«Это было потрясающе», - сказал Калвер о спешке, которую он почувствовал, когда осознал возможности, и вскоре он сделал ставку на более чем дюжину объектов недвижимости.Большинство аукционов длилось неделю, ставки начинались с 1 доллара и повышались с шагом 50 или 100 долларов. Первой победой Калвера стал земельный участок в Арканзасе, который он купил за 800 долларов. На экране его компьютера собственность была просто квадратом травы и сорняков рядом с узкой полосой асфальта в городе Блайтвилль, о котором он никогда не слышал. Это была первая собственность, которой он когда-либо владел, и Калверу казалось, что это начало чего-то большого. «Я никогда не продам его», - сказал он другу, который через плечо наблюдал за закрытием аукциона.На празднование купили бутылку шампанского.
Вскоре Калвер установил будильник на своем телефоне, чтобы убедиться, что он сидит перед своим ноутбуком и не стрижет волосы в последние безумные минуты аукциона, когда казалось, что все делают ставки. В общей сложности он потратил около 20 тысяч долларов.
Он выиграл коммерческое здание в Даллас-Сити, штат Иллинойс, на которое он был единственным претендентом, несколько небольших участков земли где-нибудь в Нью-Мексико и пустой участок на Вест-Линкольн-авеню, который инвестор из Сарасоты выставил на торги.
Инвестор предложил ему продать соседний дом на Вест-Линкольне за 6500 долларов. Калвер был заинтересован, но хотел посетить Пеорию, прежде чем снова там купить. Затем инвестор снизил цену на 2000 долларов, и внезапно Калвер решил, что ему нельзя ждать.
«Я никогда не видел дома за 4500 долларов», - сказал он.
Он написал фотографию коричнево-белого двухэтажного дома своему брату, который задавался вопросом, было ли это мошенничеством, и своему дяде Джею, актеру, который в 1990-х годах снимался в фильмах вместе с Мэлом Гибсоном и Арнольдом Шварценеггером.
«Ку!» он ответил. "Какой город?"
И он поделился этим со своей 16-летней дочерью Никкией, которая жила с ним в Солт-Лейк-Сити и украсила свою комнату стихами из Библии, напоминая ей, что Бог всегда следил за ней.
«Смотри, детка», - сказал он.
Ее первой мыслью, которой она не поделилась, было то, что новый дом ее отца уродлив. Потом она спросила, собираются ли они туда переехать.
«Нет», - сказал Калвер, который пытался представить себе жизнь на Вест-Линкольн-авеню, используя онлайн-фотографию своего нового дома и то, что он мог почерпнуть из фотографий с «рыбьими глазами» в Google Street View.Он полагал, что Пеория беднее, чем его родной город Литлрок или квартал Комптон в Лос-Анджелесе, где у него была семья. Даже самые дешевые дома в обоих этих местах продавались намного дороже 4500 долларов.
«Для меня это больше похоже на Непал», - сказал он. «Люди, наверное, действительно милые и скромные».
Комплекс таунхаусов, где Джейвон Майкл Калвер снимает дом в Солт-Лейк-Сити. Средняя цена дома на одну семью в городе во время пандемии составила 515 000 долларов. 36-летний Калвер едет в центр Солт-Лейк-Сити на своем классическом Chevy Caprice.Вид на Вест-Линкольн-авеню в Пеории, где Калвер купил дом за 4500 долларов на онлайн-аукционе, который ему еще предстоит увидеть лично. (Фото Рики Кариоти / The Washington Post)Примерно в то же время, когда Калвер покупал West Lincoln 2011 года, Кук шел по своему южному району и заметил мужчину, ремонтирующего дуплекс на West Lincoln Avenue, который он купил за налоговую службу округа Пеория. продажа заложенного имущества за 750 долларов. Кук спросил его о работе. Мужчина ответил, что у него нет работы, но он надеется сдать квартиру на втором этаже.
Снаружи выглядело грубо, но для Кука это был выход из квартиры его бабушки и тяжелое детство, включавшее трехлетнее пребывание в приемной семье, мать, которая боролась с наркозависимостью, отец, умерший от рака, когда Кук было 9 лет, и два сводных брата были убиты неподалеку.
«Я влюбился в него», - сказал Кук о своем новом доме.
Он планировал удалить отслаивающуюся синюю краску с внешней стороны и пообещал своей невесте, НэНэ, выбрать новый цвет.Внутри двух наклеенных плакатов из их любимых шоу «Очень странные дела» и «Рик и Морти» на чистых белых стенах. НэНэ, окончившая среднюю школу в мае, добавила свою покрытую блестками доску с надписью: «Все, что требовалось, - это вера, доверие и пыль пикси». Они повесили на телевизор свои выпускные кисточки.
А потом в одну душную субботу в июне, когда общественные бассейны были либо закрыты из-за нехватки спасателей, либо переполнены, Кук решил, что их новому дому действительно нужен бассейн.Не тот маленький надувной бассейн, который люди устраивают для брызг, а большой надземный бассейн, который он всегда хотел в детстве. Он был безработным, так как уволился со склада за 12 долларов в час, который он находил стрессовым и угнетающим. Но он и NeNe накопили немного денег за счет стимулирующих чеков, ограничения по безработице и ее работы, работая полный рабочий день в киоске быстрого питания.
Бенни Кук, 20 лет, и его невеста снимают один из немногих пригодных для жилья домов в этом квартале Пеории Вест-Линкольн-авеню. (Рики Кариоти / The Washington Post)NeNe нашел малоиспользуемый бассейн за 400 долларов на торговой площадке Facebook, и Кук и его брат поехали, чтобы забрать его позже в тот же день.Они не ложились спать до пяти утра в воскресенье, выкапывая ровное пятно в траве и собирая его вместе при лунном свете.
На следующее утро Кук потратил последние деньги на удлиненный садовый шланг. В его дуплексе не было крана на открытом воздухе, поэтому он пересек грязный, усыпанный мусором переулок к пустому дому с исправным краном. Кук осмотрел все нежилые дома в квартале в первые дни после того, как они въехали, и выяснил, какие из них часто посещают наркоманы и скваттеры, какие ушли слишком далеко для людей и в которых все еще есть проточная вода или свет.
Вскоре из садового шланга хлынула вода. Кук перегнулся через перила бассейна и окунул руку в прохладную свежую струю. «Уже скоро, - сказал он, вспоминая вечеринку у бассейна, которую планировал в тот вечер для семьи и друзей. «Очень скоро у нас будет бассейн».
Вокруг него жизнь на Вест-Линкольн-авеню продолжалась как обычно. В одном конце квартала под тенистым деревом собрались полдюжины пожилых пьяниц, потягивая водку. Иногда, когда им повезло, они заходили на рынок Smith’s Corner Market, чтобы купить скретчеры для лотереи или сигареты.«Эти парни - забытые души Пеории», - сказал Аарон Смит, владелец магазина, из-за разбитого пуленепробиваемого стекла. «Они просто ждут гроб». Кроме того, Смит сказал, что они были его лучшими клиентами.
Через дорогу прихожане Центра поклонения апостольской веры «Новое начало» собрались, чтобы помолиться друг за друга и за свой город. Простое белое здание пустовало несколько лет, прежде чем собрание купило его в 2017 году за 25000 долларов. «Когда мы только начинали, плесень была настолько плохой, что я не могла вынести ее здесь», - сказала 58-летняя Люванда Огилви, секретарь церкви и служитель музыки.
Четыре года спустя церковь все еще не могла позволить себе починить кондиционер, поэтому большие фанаты продували затхлый воздух над маленькой паствой, которая в это воскресенье насчитывала около десятка человек. Огилви потрясла бубном и возглавила собрание. «Кровь Иисуса исцелит твое тело!» воскликнула она. Проповедь произнес служитель по делам молодежи. «Причина, по которой мы увидели еще один восход солнца, не в нашей мощи и силе», - проповедовал он. «Это по милости и благодати Господа».
В тот вечер, чуть позже 9 р.м., около двух десятков родственников и друзей собрались вокруг нового бассейна Кука. Это была первая вечеринка в месте, которое он мог назвать своим, и, скорее всего, первое новоселье в квартале за десятилетия. Вода была теперь по колено, но племянницам и племянникам Кука, плескавшимся и кричавшим, казалось, это было безразлично. «Ты такой маленький, что действительно можешь купаться там», - поддразнил Кук одного из своих племянников, забираясь в бассейн.
Кук развел костер для s’mores, а затем исчез наверху, чтобы схватить двойной надувной матрас, который дети использовали в качестве импровизированной лодки для бассейна.«Это дерьмо из гетто», - пошутил кто-то.
В районе темнело, и в конце концов дети вошли внутрь, чтобы поиграть в видеоигры в гостиной Кука. Снаружи Кук и его друзья сидели у бассейна, когда Кук заметил вдалеке дым, а затем оранжевое свечение, исходящее из нескольких кварталов. Вскоре он взбежал по лестнице.
«Пожар в большом доме!» - взволнованно крикнул он.
Все снова собрались у бассейна, где они наблюдали, как белый дым от пламени плывет по безоблачному черному небу, и слушали аварийную радиопередачу в приложении для мобильного телефона.
«Это один из моих самых больших страхов», - сказал Кук, - «вернуться домой к огню».
«Я больше всего боюсь, что вы спите в доме», - ответил один из его племянников.
К часу ночи вечеринка закончилась, семья Кука разошлась по домам, и все было тихо, если не считать гудения машины на Вест-Линкольн-авеню и звука воды, капающей из садового шланга в наполовину полный бассейн Кука.
Бенни Кук чистит бассейн, который он купил за 400 долларов на Facebook Marketplace и установил возле своего дома.Кук идет через заброшенный дом через переулок от своего дома. Кук проверяет свой почтовый ящик. (Фото Джошуа Лотта / The Washington Post)Медленно в течение лета далекие покупатели направились в Пеорию, чтобы проверить свои дома. Малкебу Мур, дальнобойщик из Филадельфии, толкнул незапертую дверь своего дома на Вест-Миллман-стрит и перешагнул через груды гниющей пищи, использованные презервативы и фекалии, размазанные по полу и стенам. Через несколько минут он снова был на тротуаре, переводя дыхание, когда проститутка сделала ему предложение.
«Как дела?» - спросил Мур.
«Пьяна», - сказала она. "Что вы продаете?"
«Я не продаю», - ответил Мур. "Я покупаю. Я купил этот дом. Я собираюсь это исправить ". Но к тому моменту Мур знал, что реконструкцию не стоило. Через несколько дней городские власти обнаружили внутри труп.
В двух кварталах к югу покупатели Вест-Линкольн-авеню чувствовали себя не лучше. «Это кончено», - сказал рабочий Boeing из Такомы в своем новом доме. «Я сейчас рассматриваю план Б, каким бы он ни был.Владелец West Lincoln 1915 года, бывший представитель профсоюза из Лос-Анджелеса, сказала, что хотела «ударить кого-нибудь по лицу», увидев свой дом лично. Она пыталась вызвать подрядчиков. «Из-за соседства никто не хочет там работать», - сказала она.
Калвер исчерпал свои сбережения, чтобы купить свою собственность, и к середине июля все еще не хватало денег, чтобы съездить в Пеорию и увидеть их. «Я знаю, что мне действительно нужно идти», - сказал он.
На фотографиях в Интернете он заметил трещину, которая шла по всей длине его дома в том месте, где сайдинг соприкасался с фундаментом, и начал исследовать альтернативы на случай, если конструкция будет слишком гнилой для ремонта.
Его двоюродный брат увидел в Instagram нечто, называемое дополнительным жилым домом Boxabl, и упомянул, что знаменитости покупают микродома за 50 000 долларов и размещают их на заднем дворе для своих детей. «Готово прямо из коробки», - обещало объявление. «Установка всего за один день». Калвер задался вопросом, может ли крошечный дом, сделанный из старых транспортных контейнеров, быть еще дешевле и практичнее. Он видел их в Интернете, и они выглядели неплохо.
Даже при том, что Калвер знал, что у него, вероятно, не будет денег, чтобы построить Боксаблы или что-то еще на своей собственности в ближайшее время, он твердо придерживался своей мечты.Он начал подписываться на информационные бюллетени по недвижимости, которые обещали научить его зарабатывать «5 000 долларов в час» на листах бумаги. И он предложил своей дочери, которая собиралась пойти в последний год старшей школы, присоединиться к нему в бизнесе с недвижимостью, если она не пойдет в колледж.
В качестве мотивации Калвер любил кататься по одним из самых престижных районов Солт-Лейк-Сити, где дома продавались более чем за 1 миллион долларов. Он перешел в район, расположенный недалеко от начальной школы, где его дочь работала опекуном на полставки.«Посмотри на это», - сказал Калвер, когда обширное двухэтажное здание появилось из бреши в девятифутовой живой изгороди. «Он охватывает весь блок».
Когда Калвер впервые отправился в эти районы, он ожидал, что увидит в основном BMW, Mercedes и, возможно, несколько Ferrari. Вместо этого он видел много Хонд, Тойот и Шевроле. «Мне нравится, насколько они скромны, - сказал он.
Иногда Калвер брал с собой дочь на эти поездки, но обычно он ехал один. Его любимыми домами были современные дома со скульптурами в азиатском стиле, ухоженными садами и искусно размещенными валунами.Он свернул на другую тихую, обсаженную деревьями улицу с бурлящим ручьем и остроконечными линиями крыш, которые отражали горы на окраине города. Там он заметил группу подростков, идущих по тротуару. «Итак, это богатые дети… действительно, действительно привилегированные», - сказал он. «Это такое благословение - иметь привилегию ваших детей. О них действительно хорошо заботятся ».
Поскольку Калвер был мобильным парикмахером и стриг людям волосы дома, а не в салоне красоты, его бизнес не сильно пострадал во время пандемии.Обычно он зарабатывал от 75 до 100 долларов за стрижку с чаевыми. Ему нравилось, как правильно подобранная прическа может вернуть человеку уверенность в себе, и то, как его лучшие клиенты относились к нему как к старому другу.
Однако в последнее время этого было недостаточно. Калвер подумал о своем кредитном рейтинге, который был «плохим», и о Джеффе Безосе, чей собственный капитал каким-то образом вырос на 70 миллиардов долларов в 2020 году, несмотря на рецессию и глобальную пандемию. (Основатель Amazon Джефф Безос владеет The Washington Post.)
Он подумал о фильме «Основатель», в котором рассказывается о восхождении Рэя Крока и McDonald’s.В ключевой сцене Крок понимает, что настоящие деньги в его бизнесе поступают не от продажи еды, а от земли, которую компания сдает в аренду франчайзи. «Ты не занимаешься гамбургерами», - говорит ему финансовый директор Крока. « Вы работаете в сфере недвижимости ».
Калвер также думал о своих предках, освобожденных рабах, которым обещали, но так и не дали, 40 акров земли и муле в качестве возмещения ущерба. Как могла бы измениться его жизнь, если бы это обещание было выполнено?
«Если вам нужно работать на каждый доллар, который вы зарабатываете, то вы его не зарабатываете», - сказал он.«Если мне нужно физически встать и пойти на работу, чтобы в следующий раз поесть, то я проживаю, но я не живу».
Комплекс таунхаусов, где живет Джейвон Майкл Калвер в Солт-Лейк-Сити. (Рики Кариоти / The Washington Post)Было много видений того, чем может закончиться летняя лихорадка на Уэст-Линкольн-авеню. Официальные лица Пеории были уверены, что это плохо для всех обернется.
Некоторые из новых домовладельцев перевернут свои владения и, возможно, извлекут немного больше денег из уже разрушенного жилья.Те, кто не может найти покупателя, будут ошеломлены объемом работы, необходимой для ремонта их домов и прекращения уплаты налогов, что приведет к еще одному обращению взыскания на уплату налогов через три года. Дома вернутся на аукцион в несколько худшем состоянии - процесс, который повторяется до тех пор, пока строения не подлежат ремонту. «Это очень неприятно, - сказал Блэк, сотрудник отдела развития Пеории. «Каждый месяц эти объекты становятся на шаг ближе к сносу и на шаг дальше от того, чтобы кто-то мог их отремонтировать.
Тем временем новый урожай из более чем 650 объектов недвижимости, включая семь домов и пустые участки в том же квартале, где находился дом Калвера и где жил Кук, направлялся на аукцион по выкупу налогов, намеченный на 27 августа. Это был далеко не самый крупный аукцион, который Блэк мог вспомнить за 29 лет работы в городе, и он беспокоился, что оптовые покупатели снова скупают большую часть собственности.
У Кука было другое видение дуплекса, в котором он жил, и своего квартала на Западном Линкольне.Через два дня после вечеринки на заднем дворе его бассейн, наконец, наполнился. Он приподнялся на надувном матрасе и окунул пальцы ног в воду.
«Неплохо», - сказал он, когда перед ним растянулся еще один летний день.
Он пытался устроиться на работу и претендовал на должности истребителя, машиниста погрузчика и укладчика бетона. Он ненадолго задумался над идеей стать стримером видеоигр. «Почему бы не попытаться зарабатывать деньги, занимаясь любимым делом?» он спросил. Но он отказался от этого плана, когда понял, как сложно привлечь большую онлайн-аудиторию.В конце концов, он устроился на работу в сталелитейную компанию на железнодорожную станцию.
А пока он плыл в своем бассейне, представляя, какой должна была быть жизнь, когда все дома в квартале были заполнены фабричными рабочими и их детьми. «Посмотрите на все, что здесь есть», - сказал Кук, указывая на высокие тенистые деревья и гаражи на заднем дворе, забитые хламом десятилетней давности. «Почему нужно было отказаться от этого блока? Это один из основных блоков. Кто захочет оставить это? »
Он пристально посмотрел на гниющий заброшенный дом перед своим дуплексом.Краска свисала полосами с его обшивки, обнажая дерево цвета обветренной кости. Он предположил, что еще одна зима и несколько сильных метелей могут привести к его обрушению. Тогда городские власти должны были бы выйти и увезти мусор, оставив после себя пустой участок, на котором Кук надеялся, что его и НэНэ будут играть в будущем ребенке. Он планировал добавить крытый дворик у бассейна и, возможно, небольшой питомник для семейных собак. «Мы можем посадить здесь немного травы и все это загородить», - сказал он, представляя, как это когда-нибудь будет.
А потом был Калвер. В глубине души он чувствовал, что в ближайшие несколько лет или даже десятилетий он может не заработать на своей собственности. Но у него были более веские причины для покупки своей земли и дома на Вест-Линкольне. Большую часть его жизни мать Калвера изо всех сил пыталась сохранить работу. Он почти не знал своего отца. «Я стереотип чернокожего мужчины, выросшего без отца», - сказал он.
Теперь Калвер нашел путь к успеху и обеспечению своей семьи, что казалось достижимым. Земля станет его наследием; это нарушит стереотип, который он унаследовал от родителей.
«Я не хочу, чтобы мои трудности перекладывались на моих детей», - сказал он.
Бассейн Бенни Кука с надувным матрасом в качестве импровизированной плавучей платформы. (Джошуа Лотт / The Washington Post)Штатный исследователь Джули Тейт внесла свой вклад в этот отчет.