Вопрос или проблема
Почему в версиях Orange после 3.18 невозможно визуализировать категориальные данные в виджете диаграммы рассеяния?
В качестве обходного решения вы можете изменить тип данных в виджете файла с категориального на непрерывный. Затем вы сможете использовать диаграмму рассеяния.
Ответ или решение
Вопрос о визуализации категориальных данных в виджете Scatter Plot (диаграмма разброса) в Orange версии выше 3.18 актуален для многих специалистов в области анализа данных. С момента выхода новых обновлений функциональность некоторых виджетов была изменена, что может вызывать затруднения у пользователей.
Проблема визуализации категориальных данных
В Orange версии 3.18 и выше больше не предусмотрена возможность прямой визуализации категориальных данных в формате диаграммы разброса. Эта функция была востребована для многоцветной визуализации и быстрой интерпретации категориальных параметров, однако разработчики решили упростить алгоритмы обработки данных, что привело к данному ограничению.
Решение проблемы
Таким образом, для работы с категориальными данными в Scatter Plot вы можете воспользоваться обходным решением. В этом случае вам потребуется изменить тип данных в виджете File (Файл) с категориального (Categorical) на непрерывный (Continuous). Вот как это можно сделать:
-
Импорт данных: Загрузите ваш датасет в виджет File. Обратите внимание на структуру данных и убедитесь, что выходные данные включают как категориальные, так и количественные переменные.
-
Изменение типов данных: В настройках виджета File выберите соответствующие столбцы с категориальными переменными и измените их тип на непрерывный. Помните, что для этого может понадобиться назначить определённые значения для категорий, что позволит преобразовать их в числовой формат.
-
Настройка виджета Scatter Plot: Подключите виджет Scatter Plot к вашему виджету File, как только изменения будут применены. Вы сможете использовать диаграмму разброса для визуализации данных с новым типом.
Альтернативы визуализации категориальных данных
Если изменение типа данных не устраивает вас, можно рассмотреть альтернативные пути визуализации категориальных переменных. Например:
- Box Plot (ящик с усами) – удобен для сравнительного анализа категориальных переменных.
- Bar Chart (гистограмма) – идеально подходит для представления частот или средних значений по категориям.
- Heatmap (тепловая карта) – позволяет визуализировать распределение частот между двумя категориальными переменными.
Заключение
Возможности Orange версии выше 3.18 значительно изменились, что требует от пользователей более гибкого подхода к визуализации данных. Изменение типа данных является эффективным обходным решением. Тем не менее, при наличии категориальных данных изначально рекомендуется проверять подходящие виджеты для их анализа и идентификации наиболее удобного способа визуализации. Не забывайте также о возможности использования альтернативных графиков, которые могут лучше представить ваши данные.