drawdata

<img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/054f96f1-59b8-40de-b35a-b0522d9570fd.png" width=125 height=125 align="right" style="z-index: 9999;">

drawdata

"只需绘制一些数据，然后继续你的一天。"

这个小型Python库包含了允许你在Jupyter笔记本中绘制数据集的Jupyter小部件。这在教授机器学习算法时应该非常有用。

该项目在底层使用了anywidget，因此我们的工具应该可以在Jupyter、VSCode和Colab中使用。这也意味着你可以获得一个能够与ipywidgets原生交互的proper小部件。这里有一个示例，展示了更新绘图如何触发新的scikit-learn模型训练（代码）。

你可以在笔记本中非常创造性地使用它，所以请随意尝试！

安装

通过pip进行安装。

python -m pip install drawdata

要读取数据，polars很有用，但这个库也支持pandas：

python -m pip install pandas polars

使用方法

你可以加载散点图小部件来立即开始绘图。

from drawdata import ScatterWidget

widget = ScatterWidget()
widget

如果你想使用刚刚绘制的数据集，可以这样做：

# 获取绘制的数据作为字典列表
widget.data

# 获取绘制的数据作为数据框
widget.data_as_pandas
widget.data_as_polars

如果你急于用你绘制的数据做scikit-learn相关的工作，你可能会更喜欢这个属性：

X, y = widget.data_as_X_y

这个属性的假设是，如果你使用了多种颜色，那么你对分类感兴趣；如果你只绘制了一种颜色，那么你对回归感兴趣。在回归的情况下，y将指的是y轴。

致谢

这个项目最初是我在calmcode labs的工作的一部分，但我的雇主probabl非常支持，允许我在工作时间内进行这个项目。这真的很酷，我想确保我对此表示认可。

<p align="center" width="100%" dir="auto"> <a href="https://calmcode.io"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/42f75c67-55f7-4121-bb11-03c36e7c576a.webp" width="50%" align="left"> </a> <a href="https://probabl.ai"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/f3a54298-03fb-4e3a-a27e-9fee2b6e31e0.png" width="45%" align="right"> </a> <br><br><br> </p> <br>

旧功能

我们小部件的原始实现会使用iframe加载网站，以便能够从Jupyter笔记本中绘图。这可以工作，但需要更多的手动操作，只能通过剪贴板功能与pandas一起使用，并且需要互联网连接。以下是该小部件的样子：

它将被保留，但这个库的前进方向是在anywidget的基础上构建。

旧功能使用方法

当你从jupyter运行这个时，你应该加载一个iframe。

from drawdata import draw_scatter

draw_scatter()

完成绘图后，你可以将数据复制到剪贴板。之后，你可以使用pandas从剪贴板读取，将你绘制的数据转换为数据框。

import pandas as pd 
pd.read_clipboard(sep=",")