Grid studio的案例分析

這篇文章主要介紹 Grid studio的案例分析，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

很多開(kāi)發(fā)者說(shuō)自從有了 Python/Pandas，Excel 都不怎么用了，用它來(lái)處理與可視化表格非?？焖?。但是這樣還是有一大缺陷，操作不是可視化的表格，因此對(duì)技能要求更高一點(diǎn)。近日，開(kāi)發(fā)者構(gòu)建了名為 Grid studio 的開(kāi)源項(xiàng)目，它是一個(gè)基于網(wǎng)頁(yè)的表格應(yīng)用，完全結(jié)合了 Python 和 Excel 的優(yōu)勢(shì)。

是的，在一個(gè)界面上同時(shí)展示可視化表格與代碼，而且同時(shí)通過(guò)表格與代碼修改數(shù)據(jù)，這不就是 Python 與 Excel 的結(jié)合嗎？

項(xiàng)目地址：https://github.com/ricklamers/gridstudio

我們先看看 Grid studio 的效果到底是什么樣的?？傮w而言，我們既可以通過(guò) Python 加載和處理數(shù)據(jù)，也能通過(guò)「Excel」操作數(shù)據(jù)。

在 Python 上處理數(shù)據(jù)比較好理解，表格上處理數(shù)據(jù)其實(shí)非常像 Excel，如下所示為寫一個(gè)求和公式。

也許我們?cè)诒砀裆细牧诵?shù)據(jù)，那么我們也能導(dǎo)入到 NumPy 數(shù)組，并做進(jìn)一步的運(yùn)算。

為什么要?jiǎng)?chuàng)建這個(gè)工具？

作者表示，他創(chuàng)建 Grid studio 主要是用來(lái)解決數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中工作流分散的問(wèn)題，在這種項(xiàng)目中，他要在 R studio、Excel 等多個(gè)工具之間換來(lái)?yè)Q去。

在為 gazillionth-time 導(dǎo)出 CSV 文件時(shí)，如果行數(shù)過(guò)高，應(yīng)用程序窗口就會(huì)卡頓。即使是做一些簡(jiǎn)單的事情，比如讀取 JSON 文件，也能把人逼瘋?，F(xiàn)有的工具無(wú)法提供高效工作所需的環(huán)境和相關(guān)工作流，這也是作者決定構(gòu)建該工具的原因。他想要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)易用的應(yīng)用程序，可以把數(shù)據(jù)科學(xué)工作流整合進(jìn)去。

這個(gè)工具有何亮點(diǎn)？

Grid studio 是一個(gè)基于網(wǎng)頁(yè)的應(yīng)用，看起來(lái)和 Google Sheets、Microsoft Excel 差不多。然而，它的殺手锏是整合了 Python 語(yǔ)言。

幾乎所有使用過(guò)計(jì)算機(jī)的人都會(huì)很自然地使用表格來(lái)查看和編輯數(shù)據(jù)。將這個(gè)簡(jiǎn)單的 UI 與 Python 這種成熟的編程語(yǔ)言結(jié)合起來(lái)簡(jiǎn)直不要太好用。

用 Python 編寫腳本非常簡(jiǎn)單：只需編寫幾行代碼直接運(yùn)行即可。

核心集成：讀、寫

這一 Python 集成的核心是對(duì)電子表格的讀寫接口，它可以在電子表格的數(shù)據(jù)和 Python 進(jìn)程中的數(shù)據(jù)之間建立一個(gè)高性能的連接。

可以用以下方式在表格中寫入數(shù)據(jù)：

sheet("A1:A3", [1, 2, 3])

用以下這種方式從表格中讀取數(shù)據(jù)：

my_matrix = sheet("A1:A3")

你可以通過(guò)這種簡(jiǎn)單而高效的方式直接在表格中讀取或?qū)懭霐?shù)據(jù)，以自動(dòng)化數(shù)據(jù)輸入、提取、可視化等過(guò)程。

編寫定制化表格函數(shù)

雖然通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的接口完成讀寫非常靈活，但有時(shí)編寫可以直接調(diào)出的定制化函數(shù)也很重要。

除了 AVERAGE、SUM、IF 這些默認(rèn)函數(shù)外，你可能還需要其他函數(shù)，那么寫出來(lái)就好了！

def UPPERCASE(a):

return str(a).uppercase()

寫完這行代碼后，在表格中調(diào)出該函數(shù)，就像調(diào)用常規(guī)函數(shù)一樣。

利用 Python 生態(tài)

通過(guò)利用 Python 生態(tài)中各種強(qiáng)大的軟件包，我們能立即訪問(wèn)到當(dāng)前最優(yōu)的數(shù)據(jù)科學(xué)工具，因此也能快速訪問(wèn)到強(qiáng)大的模型，例如線性回歸和支持向量機(jī)等。

因?yàn)楸旧?Grid studio 主要就是處理表格數(shù)據(jù)，那么將它們作為特征可以快速調(diào)用 SVM 等模型，從而探索隱藏在這些數(shù)據(jù)背后的特征。

數(shù)據(jù)可視化

在數(shù)據(jù)科學(xué)中，很常見(jiàn)的一個(gè)任務(wù)就是可視化數(shù)據(jù)，這樣才能獲得關(guān)于數(shù)據(jù)的「先驗(yàn)知識(shí)」。通過(guò)集成交互式繪圖庫(kù) Plotly.js 和 Python 標(biāo)準(zhǔn)可視化庫(kù) Matplotlib，Grid studio 目前已經(jīng)內(nèi)置了高級(jí)繪圖功能。如下所示我們可以在向量表格格式上使用高級(jí)繪圖功能：

為了進(jìn)一步解釋如何使用 Grid studio 的特征以構(gòu)建可視化圖標(biāo)，項(xiàng)目作者還展示了兩個(gè)案例，即爬取網(wǎng)頁(yè)與可視化數(shù)據(jù)分布，但這里主要展示第一個(gè)案例。

案例：估計(jì)正態(tài)分布

如下案例展示了 Grid studio 的強(qiáng)大功能，它會(huì)以更高的保真度通過(guò) Plotly.js 可視化正態(tài)分布，我們可以看看交互式制圖到底是如何完成的。

使用安裝

前面介紹了這么多特性，那么我們到底該怎么用呢？Grid studio 的安裝和使用都非常簡(jiǎn)單，通過(guò)簡(jiǎn)單的命令行就能搞定。

git clone https://github.com/ricklamers/gridstudio

cd gridstudio && ./run.sh

如上通過(guò)下載項(xiàng)目、運(yùn)行安裝腳本兩步，我們就能在瀏覽器中打開(kāi)本地端口，然后就能愉快地使用了。

以上是 Grid studio的案例分析的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有幫助，更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道！