學習筆記

復刻目標：Hans Rosling’s 200 Countries, 200 Years, 4 Minutes

專案說明：描述了隨人均GDP上升，各國的平均壽命也在不斷提升。
如何復刻 Hans Rosling’s 200 Countries, 200 Years, 4 Minutes

資料需求。
- X 軸：人均 GDP
- Y 軸：預期壽命。
- 顏色：洲別。
- 氣泡大小：人口數。
- 時間軸：年份。
視覺化需求。
- 概念驗證：matplotlib
- 成品：plotly.express

資料

人均GDP：ddf–datapoints–gdp_pcap–by–country–time
預期壽命：ddf–datapoints–lex–by–country–time
洲別：ddf–datapoints–pop–by–country–time
人口數：ddf–entities–geo–country
資料來源：Gapminder 提供，主要用於描述和分析全球的社會、經濟、環境等多方面統計數據。
- Systema Globalis
- Fast Track <- 這次使用的資料
- World Development Indicators

SQL plotting資料表名對照

country_name :國家名稱
continent :洲別
dt_yaer :年
gdp_per_capita :平均GDP
life_expectancy :平均壽命
population :人口數

虛擬資料表

CREATE VIEW plotting AS
SELECT g.name AS country_name, 
       g.world_4region AS continent,
       gpc.time as dt_yaer,
       gpc.gdp_pcap AS gdp_per_capita,
       le.lex AS life_expectancy,
       p.pop AS population
 FROM gdp_per_capita gpc 
 JOIN geography g 
   ON g.country = gpc.country 
 JOIN life_expectancy le 
   ON le.country = gpc.country AND 
      le.time  = gpc.time 
 JOIN population p 
   ON p.country = gpc.country AND 
      p.time = gpc.time 
 WHERE gpc.time < 2024;

創建環境

Conda

conda create -n gapminder_clone python=3.12
conda install pandas
conda install matplotlib

matplotlib

ani.save()出現錯誤

>>> ani.save("animation.gif", fps=10)
MovieWriter ffmpeg unavailable; using Pillow instead.

解決方法:安裝 ffmpeg

conda install ffmpeg

參考資料:https://blog.csdn.net/weixin_50569998/article/details/108811466

成品

使用 plotly.express 來完成

px.scatter(
    df,                               # 數據來源的 DataFrame
    x="gdp_per_capita",               # 設定 x 軸數據（人均 GDP）
    y="life_expectancy",              # 設定 y 軸數據（平均壽命）
    animation_frame="dt_year",        # 設定動畫的時間維度（年份）
    animation_group="country_name",   # 指定動畫中不同國家的數據追蹤
    size="population",                # 設定氣泡大小對應人口數量
    color="continent",                # 以洲別來區分顏色
    hover_name="country_name",        # 滑鼠懸停時顯示國家名稱
    size_max=100,                     # 設定氣泡的最大大小
    range_x=[500, 100000],            # 設定 x 軸的範圍（GDP 人均值範圍）
    range_y=[20, 90],                 # 設定 y 軸的範圍（預期壽命範圍）
    log_x=True,                       # 使 x 軸（GDP）以對數尺度顯示
    title="Gapminder Clone 1800-2023" # 設定圖表標題
)

成品：上傳Github後就可以呈現了

成品：使用 Power BI 來完成。
- 為了達成 X 軸刻度顯示比較明顯， “log_x=True” 的效果 PowerBI 使用 “對數刻度” 來呈現。

注意：Power BI 只支援正數轉換為對數，因此數據不能包含 0 或負數，否則會導致錯誤，所以 X 軸最小值要設定大於1才能使用。

Markdown 嵌入html檔安全性

VS Code 預覽無法顯示網頁。

原因：預設任何外部資源，開頭必須是 https，如果是 http，則在文件預覽的時候，將會無法顯示。
如果想要調整，步驟如下：
- 按下 F1。
- 輸入 >markdown change preview security setting。
- 選擇符合自己需求的選項。
- security

建立environment.yml

目的：重現專案環境用

課堂上預設是conda-forge，但是我在安裝未指定下載頻道所以這裡改為預設。
```
name: gapminder_clone
channels:
  - Default Channels:默認頻道  
dependencies:
  - python=3.12.8
  - pandas=2.2.3 
  - matplotlib=3.9.2 
  - plotly=5.24.1 
```
- 這邊使用conda list | findstr $module_name (windows Anaconda Prompt)
- conda install numpy
  - 不指定頻道，會使用 Conda 的默認頻道（Default Channels）。
  - 默認頻道的套件通常是由 Anaconda 官方維護，穩定性較高，但更新速度可能較慢。
- conda install -c conda-forge numpy
  - 明確指定從 conda-forge 頻道安裝套件。
  - 這個方式會直接從 conda-forge 獲取 numpy 模組。
conda內建environment.yml產生方法：conda env export > [檔案名稱.yml]
- 相較於課堂上教學的更為完整
- 若無設定路徑為命令字元當下目錄，有需要也可以指定位置。
```
conda env export > environment.yml
conda env export > C:\Users\Steve\anaconda3\envs\anaconda_practise_myenv\environment.yml
```

撰寫 README.md

如何重現

安裝 Miniconda
依據 environment.yml 建立環境：conda env create -f environment.yml
將 data/ 資料夾中的四個 CSV 檔案置放於工作目錄中的 data/ 資料夾。
啟動環境並執行 python create_gapminder_db.py 就能在 data/ 資料夾中建立 gapminder.db
啟動環境並執行 python plot_with_px.py 就能生成 gapminder_clone.html

Github

新增一個 Repository，.gitignore 選 Python，授權不選或者選 MIT/BSD License
手動將專案資料夾中的檔案與資料夾（必須要用拖移無法用選取）上傳。
Settings -> Pages -> Deploy from a branch -> main -> Save
Settings -> Pages -> Enforce HTTPS

專案亮點

有別於坊間範例所使用 gapminder 資料集（精簡版僅涵蓋 1952-2007，五年為時間間隔），這個專案從 gapminder.org 取得詳細資料集。
建立了檢視表關聯多個原始資料集。
以 matplotlib 進行概念驗證。
以 plotly.express 做出成品。
成品能夠以 GitHub Page 網址直接訪問。
可以重現（Reproducible）。

練習專案一：復刻兩百個國家、兩百年、四分鐘

復刻目標：Hans Rosling’s 200 Countries, 200 Years, 4 Minutes

資料

SQL plotting資料表名對照

創建環境

Conda

matplotlib

成品

Markdown 嵌入html檔安全性

VS Code 預覽無法顯示網頁。

建立environment.yml

目的：重現專案環境用

撰寫 README.md

如何重現

Github

專案亮點