Визуализация — важная часть анализа данных, а способность посмотреть на несколько измерений одновременно эту задачу облегчает. В туториале мы будем рисовать графики вплоть до 6 измерений. Plotly — это питоновская библиотека с открытым исходным кодом для разнообразной визуализации, которая предлагает гораздо больше настроек, чем известные matplotlib и seaborn. Модуль устанавливается как обычно — pip install plotly. Его мы и будем использовать для рисования графиков. Для визуализации мы используем простые данные об автомобилях от UCI (Калифорнийский университет в Ирвине — прим. перев.), которые представляют собой 26 характеристик для 205 машин (26 столбцов на 205 строк). Для визуализации шести измерений мы возьмём такие шесть параметров.  Загрузим данные из CSV с помощью pandas. Теперь, подготовившись, начнем с двух измерений. Диаграмма рассеяния — весьма простой и распространенный график. Из 6 параметров, price и curb-weight используются ниже как Y и X соответственно. В plotly процесс немного отличен от аналогичного в Matplotlib. Мы должны создать layout и figure, передав их в функцию offline.plot, после чего результат будет сохранён в HTML файл в текущей рабочей директории. Вот скриншот того, что получится. В конце статьи будет ссылка на GitHub репозиторий с готовыми интерактивными HTML-графиками.  Мы можем добавить третий параметр horsepower (количество лошадиных сил) на ось Z. Plotly предоставляет функцию Scatter3D для построения интерактивных трёхмерных графиков.  Вместо того чтобы вставлять код сюда каждый раз, я добавлял его в репозиторий. (Удобнее всего смотреть релевантный код в соседней вкладке параллельно со чтением — прим. перев.) Мы знаем, что использовать больше трёх измерений напрямую нельзя, но есть обходной путь: мы можем эмулировать глубину для визуализации более высоких измерений с помощью цвета, размера или формы. Здесь, наряду с тремя предыдущими характеристиками, мы будем использовать пробег в городских условиях — city-mpg как четвертое измерение, за которое будет отвечать параметр markercolor функции Scatter3D. Более светлый оттенок маркера будет означать меньший пробег. Сразу же бросается в глаза, что чем выше цена, количество лошадей и масса, тем меньше будет пробег.  Размер маркера можно использовать для визуализации 5-го измерения. Мы используем характеристику engine-size (размер двигателя) для параметра markersize функции Scatter3D. Наблюдения: размер двигателя связан с некоторыми из предыдущих параметров. Чем выше цена, тем больше двигатель. Ра́вно как и: ниже пробег — больше двигатель.  Форма маркера отлично подходит для визуализации категорий. Plotly даёт на выбор 10 различных фигур для 3D графика (звёздочка, круг, квадрат и т.д.). Таким образом, в качестве формы можно показать до 10 различных значений. У нас есть характеристика num-of-doors, которая содержит целые числа — количество дверей (2 или 4). Преобразуем эти значения в фигуры: квадрат для 4 дверей, круг для 2 дверей. Используется параметр markersymbol функции Scatter3D. Наблюдения: такое чувство, что у всех самых дешёвых машин по 4 двери (круги). Продолжая изучать график, можно будет сделать больше предположений и выводов.  Конечно можем! У маркеров есть больше свойств, таких как непрозрачность и градиенты, которые можно задействовать. Но чем больше измерений мы добавляем, тем труднее удержать их все в голове. Код на Python и интерактивные графики для всех фигур доступны на GitHub здесь.