পাইথন ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য অল্টেয়ারে অপ্রত্যাশিত প্লটিং ত্রুটিগুলি ঠিক করা

আলটেয়ারে প্লট প্রদর্শনের সমস্যা সমাধান করা

Altair হল পাইথনের একটি জনপ্রিয় ঘোষণামূলক ভিজ্যুয়ালাইজেশন লাইব্রেরি, বিশেষ করে এর সংক্ষিপ্ত এবং মার্জিত কোডের জন্য পরিচিত। যাইহোক, এমনকি সহজতম ডেটাসেটগুলির সাথেও, ত্রুটিগুলি ঘটতে পারে, যা অপ্রত্যাশিত প্রদর্শন সমস্যাগুলির দিকে পরিচালিত করে৷ এই ধরনের একটি সমস্যা এলোমেলো অক্ষাংশ এবং দ্রাঘিমাংশের মান ব্যবহার করে ভূ-স্থানিক ডেটা প্লট করা জড়িত।

এই নিবন্ধে, আমরা Altair-এ একটি মানচিত্রের মতো ভিজ্যুয়ালাইজেশন প্লট করার সময় সম্মুখীন একটি নির্দিষ্ট সমস্যা অন্বেষণ করব। যদিও কোডটি সঠিক বলে মনে হচ্ছে, VSCode-এর আউটপুট একটি অদ্ভুত ত্রুটি তৈরি করে যা সমস্যা সমাধান করা কঠিন। উদ্দেশ্য কেন এটি ঘটে এবং কীভাবে এটি সমাধান করা যায় তা বোঝা।

ব্যবহার করা ডেটাসেটে অক্ষাংশ এবং দ্রাঘিমাংশ স্থানাঙ্ক, মাস এবং ভাউচার গণনার মতো অতিরিক্ত তথ্যের পাশাপাশি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। যদিও ডেটা ভাল-গঠিত বলে মনে হচ্ছে, আপাতদৃষ্টিতে উপযুক্ত প্যারামিটার ব্যবহার করা সত্ত্বেও চার্টটি ভুলভাবে রেন্ডার করে। এটি সঠিকভাবে ডেটা কল্পনা করার চেষ্টাকারী ব্যবহারকারীদের জন্য একটি রোডব্লক তৈরি করে।

কোডের বিশদ বিশ্লেষণের মাধ্যমে এবং জড়িত ডেটা টাইপের মাধ্যমে, আমরা ত্রুটির মূল কারণ শনাক্ত করব এবং কীভাবে এই Altair প্লটিং সমস্যাটি সমাধান করতে হবে সে সম্পর্কে ধাপে ধাপে নির্দেশিকা প্রদান করব। আপনি ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনে নতুন বা একজন অভিজ্ঞ ব্যবহারকারী হোন না কেন, এই নির্দেশিকা আপনাকে সাধারণ সমস্যাগুলি এড়াতে সাহায্য করবে৷

আলটেয়ার প্লটিংয়ের ত্রুটিগুলি বোঝা এবং সমস্যা সমাধান করা

উপরের উদাহরণে, আমরা এলোমেলোভাবে জেনারেট করা অক্ষাংশ এবং দ্রাঘিমাংশের মান ব্যবহার করে একটি মানচিত্রের মতো ভিজ্যুয়ালাইজেশনে ভূ-স্থানিক ডেটা পয়েন্ট প্লট করার জন্য Altair ব্যবহার করছি। এই ভিজ্যুয়ালাইজেশনের প্রাথমিক উদ্দেশ্য হল ভাউচারের সংখ্যা উপস্থাপন করার জন্য মার্কারগুলির আকারের মতো বিভিন্ন প্যারামিটার ব্যবহার করে বিভিন্ন মাসে বিতরণ করা ভাউচার দেখানো। এই ধরনের ডেটা প্লট করার সময় প্রধান চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি হল নিশ্চিত করা যে ওভারল্যাপিং পয়েন্টগুলি (ঘনিষ্ঠ অক্ষাংশ এবং দ্রাঘিমাংশের জন্য) চার্টকে বিশৃঙ্খল না করে, যার কারণে জিটারিং চালু করা হয়।

স্ক্রিপ্ট ব্যবহার করে এলোমেলো অক্ষাংশ এবং দ্রাঘিমাংশ ডেটা তৈরি করে শুরু হয় নম্রএর র্যান্ডম সংখ্যা ফাংশন। এই ফাংশন ভৌগলিক তথ্য অনুকরণ, এবং সঙ্গে একযোগে পান্ডা, এই ডেটা সহজে পরিচালনার জন্য একটি ডেটাফ্রেমে সংগঠিত হয়। ব্যবহার করে মার্ক_বৃত্ত() Altair-এ, প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট দৃশ্যত মানচিত্রে একটি বৃত্ত হিসাবে উপস্থাপিত হয়। চেনাশোনা ব্যবহার করে মাপ করা হয় alt.Size() এনকোডিং, যা প্রতি অবস্থানের ভাউচারের সংখ্যা অনুসারে তাদের স্কেল করে, দর্শককে প্রতিটি ডেটা পয়েন্টের সাথে যুক্ত পরিমাণ সহজেই ব্যাখ্যা করতে সাহায্য করে।

একটি সাধারণ সমস্যা, তবে, খুব কাছাকাছি বা অভিন্ন স্থানাঙ্ক সহ ডেটা পয়েন্টগুলি ওভারল্যাপ করতে পারে, যা ভিজ্যুয়ালাইজেশনকে কম স্পষ্ট করে তোলে। এটি সমাধান করার জন্য, দ্বিতীয় পদ্ধতিটি জিটারিং প্রবর্তন করে, যেখানে একটি ছোট এলোমেলো অফসেট অক্ষাংশ এবং দ্রাঘিমাংশ উভয় মানেই প্রয়োগ করা হয়। এটি প্রতিটি বিন্দুকে কিছুটা আলাদা করে তোলে এবং ওভারল্যাপ এড়াতে সহায়তা করে। ডাটাফ্রেমে নতুন ক্ষেত্র হিসাবে বিচলিত মানগুলি যুক্ত করার মাধ্যমে, Altair মূলগুলির পরিবর্তে এই পরিবর্তিত স্থানাঙ্কগুলিকে প্লট করতে পারে, ডেটার নির্ভুলতাকে বলিদান ছাড়াই আরও পাঠযোগ্য ভিজ্যুয়ালাইজেশন নিশ্চিত করে৷

স্ক্রিপ্টটি ব্যবহার করে ইউনিট পরীক্ষাও অন্তর্ভুক্ত করে একক পরীক্ষা প্লটিং কোডের কার্যকারিতা যাচাই করার জন্য লাইব্রেরি। টেস্ট কেস চেক করে যে আলটেয়ার চার্টটি সঠিকভাবে তাৎক্ষণিকভাবে তৈরি করা হয়েছে কিনা এবং জটলাযুক্ত যুক্তিটি প্রত্যাশা অনুযায়ী কাজ করে কিনা। ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং পরীক্ষার এই সংমিশ্রণটি নিশ্চিত করে যে সমাধানটি কেবল দৃশ্যতই কার্যকর নয় বরং দীর্ঘমেয়াদে নির্ভরযোগ্য এবং রক্ষণাবেক্ষণযোগ্য। যোগ করা হচ্ছে টুলটিপস চার্টে হোভারে প্রতিটি পয়েন্ট সম্পর্কে বিস্তারিত তথ্য প্রদান করে ব্যবহারযোগ্যতা বৃদ্ধি করে, ব্যবহারকারীদের অন্তর্নিহিত ডেটা পরিদর্শন করার একটি দ্রুত উপায় প্রদান করে।

import altair as alt
import pandas as pd
import numpy as np
# Generate random data for plottinglats = np.random.uniform(51.5, 51.6, 100)
lons = np.random.uniform(-0.1, 0.1, 100)
months = np.arange(1, 13)
vouchers = np.random.randint(1, 100, 100)
# Create DataFrametest_df = pd.DataFrame({'lat': lats, 'lon': lons, 'month': np.random.choice(months, 100), 'vouchers': vouchers})
# Plot using Altair with correct encodingchart = alt.Chart(test_df).mark_circle().encode(
    longitude='lon:Q',
    latitude='lat:Q',
    size='vouchers:Q',
    color='month:N',
    tooltip=['lat', 'lon', 'vouchers']
)
chart.show()

import altair as alt
import pandas as pd
import numpy as np
# Adding jitter to avoid overlapping points
test_df['lat_jittered'] = test_df['lat'] + np.random.uniform(-0.001, 0.001, len(test_df))
test_df['lon_jittered'] = test_df['lon'] + np.random.uniform(-0.001, 0.001, len(test_df))
# Plot with jittered coordinateschart_jittered = alt.Chart(test_df).mark_circle().encode(
    longitude='lon_jittered:Q',
    latitude='lat_jittered:Q',
    size=alt.Size('vouchers:Q', scale=alt.Scale(range=[0, 1000]), legend=None),
    color=alt.value('blue'),
    tooltip=['lat_jittered', 'lon_jittered', 'vouchers']
)
chart_jittered.show()

import unittest
import altair as alt
import pandas as pd
import numpy as np
class TestAltairPlots(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.test_df = pd.DataFrame({'lat': np.random.uniform(51.5, 51.6, 100),
                                     'lon': np.random.uniform(-0.1, 0.1, 100),
                                     'vouchers': np.random.randint(1, 100, 100)})
    def test_plot_creation(self):
        chart = alt.Chart(self.test_df).mark_circle().encode(
            longitude='lon:Q', latitude='lat:Q', size='vouchers:Q')
        self.assertTrue(chart is not None)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনে আলটেয়ারের নমনীয়তা অন্বেষণ করা

আলটেয়ারের সাথে কাজ করার একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হল ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য একটি সহজ এবং ঘোষণামূলক পদ্ধতি বজায় রেখে জটিল ডেটাসেটগুলি নির্বিঘ্নে পরিচালনা করার ক্ষমতা। Altair ব্যবহার করে ভেগা-লাইট ব্যাকরণ, যা ব্যবহারকারীদের রঙ, আকার এবং আকৃতির মতো ভিজ্যুয়াল বৈশিষ্ট্যগুলিতে ডেটা ক্ষেত্র ম্যাপ করে ইন্টারেক্টিভ ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করতে দেয়। এটি অল্টেয়ারকে কাঁচা ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করার জন্য একটি শক্তিশালী হাতিয়ার করে তোলে, বিশেষ করে এমন ক্ষেত্রে যেখানে ভৌগলিক প্লটিং বা একাধিক বিভাগ জড়িত।

Altair এর আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্য হল এর সমর্থন ইন্টারঅ্যাক্টিভিটি. নির্বাচনের মতো অন্তর্নির্মিত ফাংশন ব্যবহার করে, ব্যবহারকারীরা সহজেই চার্টে ডেটা ফিল্টার এবং হাইলাইট করতে পারে। এটি ভূ-স্থানিক ডেটা অন্বেষণের জন্য অত্যন্ত উপযোগী, যেখানে একটি নির্দিষ্ট অঞ্চল বা সময় ফ্রেম নির্বাচন করা গভীর অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে। ইন্টারঅ্যাকটিভিটি ব্যবহারকারীদের একত্রিত করে ডেটাতে ড্রিল ডাউন করার অনুমতি দেয় নির্বাচন রূপান্তরের সাথে, জুম বা প্যান নিয়ন্ত্রণের মতো গতিশীল উপাদান বা কাস্টম টুলটিপ যোগ করা সম্ভব করে তোলে।

জটিল ভিজ্যুয়ালাইজেশন নিয়ে কাজ করার সময়, আমাদের আলোচনা করা মানচিত্রের মতো, সম্ভাব্য ত্রুটি বা প্রদর্শনের সমস্যাগুলি পরিচালনা করা অপরিহার্য। কখনও কখনও, এই ত্রুটিগুলি ভুল ডেটা এনকোডিং বা অসমর্থিত ডেটা প্রকার থেকে আসে৷ প্লট করা ডেটা সঠিক ধরনের কিনা তা নিশ্চিত করা (যেমন, পরিমাণগত সংখ্যাসূচক মানের জন্য বা নামমাত্র শ্রেণীবদ্ধ মানগুলির জন্য) সঠিক ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরির জন্য গুরুত্বপূর্ণ। সঠিকভাবে ডেটা ফরম্যাট পরিচালনা এবং যোগ করা ত্রুটি পরিচালনা আপনার স্ক্রিপ্টগুলিতে ডিবাগিংয়ে উল্লেখযোগ্য সময় এবং প্রচেষ্টা বাঁচাতে পারে।