В проекте использован объёмный dataset, содержащий информацию о количестве солнечных часов в различных городах мира. Большой объём данных в таблице усложняет их анализ, что делает эту тему интересной для изучения. Данные могут служить учебным пособием для анализа влияния климата на жизнь людей, сельское хозяйство, туризм и другие аспекты в разных регионах.
В базе представлены данные за все 12 месяцев. Для ясности визуализации выбраны средние месяцы, чтобы избежать усреднённых значений межсезонного периода. Это позволяет сосредоточиться на более стабильных климатических показателях.
Для визуализации использованы круговые диаграммы, где каждый круг представляет город, а его радиус и цвет зависят от количества солнечных часов. Такой тип визуализации позволяет: ∘ Наглядно сравнить города по количеству солнечных часов. ∘ Одновременно увидеть распределение данных.
Этап 1. Подготовка
В работе использованы следующие библиотеки:
∘ Pandas: для загрузки, обработки и анализа данных. (.csv) ∘ Matplotlib: для визуализации данных. (круговые диаграммы, цветовая шкала) ∘ NumPy: для математических операций* ∘ Random: для генерации случайных углов подписей*
*DeepSeek: в качестве консультанта для поиска эффективных решений и идей.
Этап 2. Структура
Важную роль в стилизации играет цвет. Это решение вдохновлено инфографиками на тему глобального потепления, где градиенты и цветовые акценты используются для выделения ключевых изменений.
В проекте библиотека matplotlib создаёт цветовую шкалу, которая отображающет диапазон значений от минимального до максимального количества солнечных часов. Для этого использована палитра coolwarm, создающая градиент от синего (минимум) к оранжевому (максимум).
С помощью генерации случайных координат и проверки на минимальное расстояние улучшается читаемость текста. Подписи также дополнены фоном, который соответствует цвету круга, что делает визуализацию более гармоничной.
Радиусы кругов рассчитываются на основе количества солнечных часов, а цвета подбираются в соответствии с нормализованными значениями.
Этап 3. Финал
Использование цветовой шкалы, градиентов и подписей с фоном делает визуализацию анных для анализа климатических условий наглядной и удобной для анализа. Стилизация проекта вдохновлена современными инфографиками, что добавляет ему актуальности и эстетической привлекательности. Такой подход позволяет эффективно представить данные и сделать их доступными для широкой аудитории.
