Python科學視覺化技術應用

Python的matplotlib和NumPy函式庫在科學視覺化中扮演著關鍵角色，氣候資料分析即為典型應用。藉由模擬氣溫異常變化趨勢，可以觀察氣候變化的影響。程式設計風格的選擇影響程式碼可讀性，清晰的風格有助於教學和除錯。匯入函式庫能簡化程式碼編寫，例如matplotlib.pyplot、NumPy和random。程式結構的建立包含定義繪圖區域、引數和自定義函式。視覺化技術的應用包含散點圖和線圖，用於展現資料分佈和趨勢變化。Plantuml圖則以流程圖形式呈現程式邏輯。自定義函式有助於程式碼重用，例如繪製特定圖形的函式。理解座標系統對於圖形繪製至關重要，螢幕座標和技術繪圖座標有所不同。定義繪圖區域、設定座標軸範圍、顯示網格和座標軸是繪圖的基礎步驟。匯入必要的繪圖指令，如NumPy的數學函式和matplotlib.pyplot的繪圖函式，是進行繪圖的前提。進階繪圖技術包含自定義座標軸範圍、網格顯示和點的繪製。自定義網格線在資料視覺化中至關重要，能提升圖表可讀性和精確放置文字資訊。相較於預設網格線，自定義網格線更具彈性，可控制間距和樣式。網格線的顏色和樣式也能自定義，提升圖表美觀度。隱藏網格線可避免幹擾資料顯示，而自定義刻度標籤則能更精確地呈現資料。色彩控制在資料視覺化中同樣重要，RGB色彩模型和alpha引數控制色彩混合和強度。瞭解疊圖順序有助於控制圖形元素的顯示效果。n8n AI Agent的整合能自動化資料處理流程，LLM則能應用於文字摘要、情感分析和智慧回覆等場景。

Python在科學視覺化中的應用

Python是一種強大的程式語言，廣泛應用於科學視覺化領域。透過使用諸如matplotlib和numpy等函式庫，科學家和工程師能夠建立出複雜的二維和三維圖形，以直觀地展示資料和研究結果。

氣候資料測量

氣候變化是當今世介面臨的一個重大挑戰。科學家們使用Python來分析和視覺化氣候資料，以更好地理解氣候變化的趨勢和影響。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 模擬氣候資料
years = np.arange(2000, 2021)
temperature_anomalies = np.random.normal(0, 0.5, size=len(years)) + np.arange(len(years)) * 0.1

# 繪製氣候資料
plt.plot(years, temperature_anomalies)
plt.title('氣溫異常變化趨勢')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('氣溫異常 (°C)')
plt.show()

內容解密：

此程式碼展示瞭如何使用Python來模擬和視覺化氣溫異常的變化趨勢。首先，我們使用numpy建立了一組模擬的年份資料和對應的氣溫異常資料。氣溫異常資料中包含了隨機波動和線性上升趨勢，以模擬真實的氣候變化。然後，我們使用matplotlib將這些資料繪製成圖，以直觀地展示氣溫異常的變化趨勢。

圖表翻譯：

此圖示描述了使用Python模擬和視覺化氣候資料的基本流程。首先，我們模擬了一組氣候資料，包括年份和對應的氣溫異常。接著，使用這些資料繪製圖形，以展示氣溫異常的變化趨勢。然後，為圖形新增標題和軸標籤，以提高可讀性。最後，顯示完成的圖形，以直觀地展示氣候變化的趨勢。

Python 程式設計風格與實務應用

在進行Python程式設計時，程式風格的選擇對於程式碼的可讀性、可維護性以及錯誤偵錯都有著重要的影響。本文將深入探討Python程式設計中的風格選擇、函式庫匯入、程式結構以及視覺化技術的應用。

程式設計風格的選擇

在編寫Python程式時，程式設計師對於風格的偏好往往不同。有些程式設計師傾向於將程式碼寫得盡可能簡潔。然而，在教學或學習的過程中，這種簡潔的風格可能會對理解造成障礙。因此，本文將採用清晰、逐步的程式設計風格，以確保程式碼的可讀性和易理解性。

這種風格不僅有助於初學者理解程式碼的運作原理，也便於在開發過程中進行錯誤偵錯。雖然簡潔的程式碼在某些情況下是有效的，但對於教學目的而言，清晰的結構和詳細的註解是更為重要的。

函式庫的匯入與使用

在Python程式設計中，函式庫的匯入是常見的做法。透過匯入函式庫，我們可以利用其中定義的函式來簡化程式碼的編寫。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random

在上述程式碼中，我們匯入了matplotlib.pyplot、numpy以及random三個函式庫，並分別賦予了簡短的別名plt、np和random。這種做法使得我們在後續的程式碼中可以更方便地呼叫這些函式庫中的函式。

內容解密：

此段程式碼展示瞭如何匯入Python中常用的函式庫。matplotlib.pyplot主要用於資料視覺化，numpy提供了豐富的數學運算功能，而random則用於生成隨機數。在實際應用中，這些函式庫的匯入大大簡化了程式碼的編寫工作。

程式結構的建立

在匯入必要的函式庫後，通常會定義繪圖區域、引數以及自定義函式。以下是一個典型的程式結構範例：

plt.axis([0, 150, 100, 0])  # 定義繪圖區域
# 定義引數和列表
# 自定義函式（如果需要）

內容解密：

此段程式碼展示瞭如何定義繪圖區域。plt.axis([0, 150, 100, 0])設定了x軸和y軸的範圍，確保繪圖結果符合預期。在實際應用中，這種設定有助於保持圖形的正確比例。

視覺化技術的應用

在資料視覺化方面，matplotlib提供了多種繪圖功能。例如，使用plt.scatter()函式可以繪製散點圖，而plt.plot()函式則可以用於繪製線圖。以下是一個範例：

plt.scatter(x, y)  # 繪製散點圖
plt.plot(x, y)    # 繪製線圖

內容解密：

此段程式碼展示瞭如何使用matplotlib進行資料視覺化。散點圖適用於展示資料點的分佈，而線圖則更適合展示資料的趨勢變化。

Plantuml 圖表示例

圖表翻譯：

此圖示展示了一個基本的資料處理流程。流程始於「開始」階段，接著進行資料有效性檢查。若資料有效，系統會進入「處理資料」階段；若資料無效，則轉向「回報錯誤」階段。最後，無論資料處理成功與否，流程都會到達「完成處理」階段。此圖清晰地說明瞭程式中的條件分支邏輯以及不同處理路徑的銜接方式。

自定義函式的應用

在Python程式設計中，自定義函式是一種重要的程式碼重用技術。透過定義自定義函式，我們可以將重複的程式碼片段封裝起來，從而提高程式碼的可維護性和可讀性。以下是一個範例：

def plot_house():
 # 繪製房子的程式碼
 pass

內容解密：

此段程式碼展示瞭如何定義一個名為plot_house的自定義函式。該函式可以用於繪製房子的圖形，從而避免在多個地方重複編寫相同的繪圖程式碼。

圖形繪製基礎與座標系統

在進行圖形繪製時，選擇使用點或線條來表示資料非常重要。同時，必須考慮不同圖層之間的覆寫順序，以避免重要的資訊被遮蔽。在 Python 中，使用 matplotlib.pyplot 函式庫可以實作多樣化的圖形繪製。

座標系統的建立

電腦螢幕使用二維座標系統來定位畫面上的每個點。通常，座標系統的原點（0,0）位於畫面的左上角，x 軸向右延伸，y 軸向下延伸。然而，在進行技術繪圖時，尤其是三維繪圖，y 軸的方向可能會被調整為向上，以符合數學上的慣例。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 設定繪圖區域的大小
x1, x2, y1, y2 = -10, 10, -10, 10
plt.axis([x1, x2, y1, y2])

# 開啟座標軸並顯示網格
plt.axis('on')
plt.grid(True)

# 顯示繪圖結果
plt.show()

內容解密：

此程式碼片段展示瞭如何使用 matplotlib.pyplot 設定一個自定義的繪圖區域。首先，我們匯入必要的函式庫，並定義繪圖區域的邊界（x1, x2, y1, y2）。接著，使用 plt.axis() 函式來設定繪圖區域的大小。plt.axis('on') 用於顯示座標軸，而 plt.grid(True) 則開啟網格顯示，使圖形更加易於閱讀。最後，plt.show() 用於顯示最終的繪圖結果。

繪圖區域的定義

繪圖區域的大小可以根據需求進行調整，而其實際顯示的大小則取決於輸出視窗的設定。透過調整 plt.axis([x1,x2,y1,y2]) 中的引數，可以定義繪圖區域的數值範圍。

圖表翻譯：

此圖表展示了繪圖過程的主要步驟。首先定義繪圖區域，接著設定座標軸的範圍。然後，顯示網格和座標軸，為繪製圖形做好準備。最後，繪製所需的圖形並顯示最終結果。

匯入必要的繪圖指令

Python 提供了多種內建指令和函式，但某些數學和繪圖功能需要透過匯入額外的函式庫來實作。import numpy as np 用於匯入數學函式，而 import matplotlib.pyplot as plt 則匯入了繪圖所需的函式。

# 從 numpy 匯入特定的數學函式
from numpy import sin, cos, radians

# 使用匯入的函式
alpha = radians(30)
x = sin(alpha)
y = cos(alpha)

print(f"sin(30°) = {x}, cos(30°) = {y}")

內容解密：

此範例展示瞭如何直接從 numpy 匯入特定的數學函式，如 sin()、cos() 和 radians()。匯入後，可以直接使用這些函式，而無需加上 np. 字首。範例中計算了 30 度的正弦和餘弦值，並將結果列印出來。

進階繪圖技術

自定義繪圖區域

除了基本的繪圖功能外，matplotlib 還允許使用者自定義繪圖區域的各個方面，包括座標軸的方向、網格的顯示等。

# 設定自定義的座標軸範圍
plt.axis([-5, 5, -5, 5])

# 繪製一個點
plt.scatter(0, 0, color='red')

# 顯示網格
plt.grid(True)

# 顯示繪圖結果
plt.show()

內容解密：

此範例展示瞭如何自定義繪圖區域的座標軸範圍，並在指定的位置繪製一個紅色的點。透過 plt.scatter() 函式，可以在指定的座標上繪製點或其他形狀。

圖表翻譯：

此圖表展示了學習圖形繪製的逐步過程。從基礎繪圖開始，逐步掌握進階繪圖技術，並將這些技術應用於實際案例中。最終，可以進一步擴充套件至三維繪圖領域，實作更複雜的視覺化需求。

自定義網格線在Python資料視覺化中的應用

在利用Python進行資料視覺化時，網格線的自定義對於精確放置文字資訊以及提升圖表的可讀性至關重要。預設的網格線雖然方便，但往往無法滿足特定的需求，尤其是在需要精細控制網格間距的情況下。本文將深入探討如何在Python中使用matplotlib函式庫來建立自定義網格線，並對相關程式碼進行詳細解析。

為何需要自定義網格線

預設的plt.grid(True)指令雖然可以快速產生網格線，但其間距和樣式可能無法滿足所有需求。例如，在需要精確放置文字標籤或需要在特定間距下呈現資料時，預設網格線可能過於稀疏或不規則。因此，掌握自定義網格線的方法對於提升資料視覺化的品質具有重要意義。

自定義網格線的實作方法

要建立自定義網格線，我們可以利用plt.scatter()函式結合迴圈來實作。以下是一個具體的程式碼範例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定義繪圖區域
x1 = -5
x2 = 15
y1 = -15
y2 = 5

# 設定繪圖範圍
plt.axis([x1, x2, y1, y2])
plt.axis('on')

# 定義網格間距
dx = 0.5  # x方向間距
dy = 0.5  # y方向間距

# 使用迴圈產生網格點
for x in np.arange(x1, x2, dx):
    for y in np.arange(y1, y2, dy):
        plt.scatter(x, y, s=1, color='grey')  # 在x, y位置繪製灰色點

plt.show()

程式碼解析

1. 匯入必要的函式庫：首先，我們匯入了numpy和matplotlib.pyplot兩個函式庫，分別用於數值計算和資料視覺化。
2. 定義繪圖區域：透過plt.axis()函式設定了繪圖的x和y軸範圍。
3. 自定義網格間距：變數dx和dy分別控制了x和y方向的網格間距。在本例中，我們設定了0.5的間距，這意味著網格點將以0.5為單位進行排列。
4. 產生網格點：利用巢狀迴圈遍歷x和y軸的範圍，在每個網格點上使用plt.scatter()函式繪製一個灰色的點，從而形成網格線的效果。

自定義網格線的優點

相較於預設的網格線，自定義網格線提供了以下幾點優勢：

• 更高的靈活性：可以根據具體需求調整網格間距和樣式。
• 更好的可讀性：適當的網格間距可以提升圖表的可讀性，方便讀者理解資料的分佈。
• 更精確的文字放置：細密的網格線可以幫助更精確地放置文字標籤，避免與資料點混淆。

應用場景

自定義網格線在多種資料視覺化場景中都具有實用價值，例如：

• 科學研究：在繪製科學資料時，精確的網格線可以幫助研究人員更好地理解資料的特徵。
• 資料分析：在進行資料分析時，自定義網格線可以提升圖表的可讀性，方便分析人員識別資料的模式和趨勢。
• 報告製作：在製作報告或簡報時，自定義網格線可以使圖表更具專業性和美觀度。

網格線顏色與樣式的自定義

除了控制網格間距外，我們還可以自定義網格線的顏色和樣式。例如，可以使用color引數來改變網格線的顏色：

plt.grid(True, color='blue')

此外，還可以透過其他引數來調整網格線的樣式，如線寬、線型等。

網格線的顯示與隱藏

在某些情況下，我們可能需要隱藏網格線以避免幹擾資料的顯示。這可以透過以下指令實作：

plt.grid(False)

刻度標籤的自定義

除了網格線外，刻度標籤也是資料視覺化中的重要元素。我們可以利用plt.xticks()和plt.yticks()函式來自定義刻度標籤的位置和內容：

plt.xticks(np.arange(x1, x2, 5))  # 設定x軸刻度間隔為5
plt.yticks(np.arange(y1, y2, 5))  # 設定y軸刻度間隔為5

圖表翻譯：

此圖展示了一個自定義網格線的範例。透過調整網格間距和樣式，可以提升圖表的可讀性和專業度。讀者可以根據具體需求，靈活運用自定義網格線來增強資料視覺化的效果。

圖表翻譯：

此流程圖展示了建立自定義網格線的主要步驟。首先定義繪圖區域，接著設定網格間距，然後產生網格點，最後顯示圖表。透過這些步驟，可以實作對網格線的自定義控制。

自訂網格與色彩控制在資料視覺化中的應用

在資料視覺化中，網格的建立與色彩的控制是兩個重要的技術環節。本篇文章將深入探討如何在Python中使用matplotlib函式庫建立自訂網格，以及如何利用色彩混合和強度控制來增強視覺化效果。

建立自訂網格

在matplotlib中，除了使用預設的plt.grid(True)來建立網格外，我們還可以建立自訂網格。這種方法提供了更大的彈性，讓我們能夠控制網格的外觀和行為。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 設定繪圖區域
plt.axis([0, 100, 0, 10])

# 建立自訂網格
dx = 10
dy = 1
for x in np.arange(0, 100, dx):
    for y in np.arange(0, 10, dy):
        plt.scatter(x, y, s=1, color='lightgrey')

plt.show()

程式碼解析：

1. 首先匯入必要的函式庫：numpy用於數值計算，matplotlib.pyplot用於繪圖。
2. 使用plt.axis()設定繪圖區域的範圍。
3. 使用巢狀迴圈建立自訂網格。外迴圈控制x軸方向，內迴圈控制y軸方向。
4. plt.scatter()函式用於在指定的(x, y)位置繪製灰色點，模擬網格效果。
5. s=1引數控制點的大小，color='lightgrey'設定點的顏色。

軸標籤與標題的新增

為了使圖表更具可讀性，我們可以新增軸標籤和標題。

plt.xlabel('X軸標籤')
plt.ylabel('Y軸標籤')
plt.title('自訂網格範例')

圖表翻譯：

此圖展示了一個帶有自訂網格、軸標籤和標題的繪圖區域。自訂網格提供了更精細的控制，讓我們能夠根據需求調整網格的外觀。

色彩混合與強度控制

matplotlib允許我們使用RGB色彩模型來混合顏色，並透過alpha引數控制色彩的強度。

# 色彩混合範例
for x in np.arange(1, 100, 1):
    r = x / 100
    g = 0
    b = 0
    plt.plot([x, x], [0, 10], linewidth=5, color=(r, g, b))

# 色彩強度控制範例
plt.scatter(60, 5, s=1000, color='b', alpha=1)
plt.scatter(80, 5, s=1000, color='b', alpha=0.5)
plt.scatter(100, 5, s=1000, color='b', alpha=0.1)

程式碼解析：

1. 在色彩混合範例中，我們透過改變r的值來建立從黑色到紅色的漸變效果。
2. color=(r, g, b)引數用於指定色彩的RGB值。
3. 在色彩強度控制範例中，alpha引數用於控制藍色圓點的透明度，從完全不透明（alpha=1）到幾乎透明（alpha=0.1）。

疊圖順序的控制

在繪製多個圖形元素時，瞭解它們的疊圖順序非常重要。一般來說，後繪製的元素會覆寫先前繪製的元素。

圖表翻譯：

此圖展示了繪圖的順序邏輯。後繪製的元素會覆寫先前的元素，因此在繪製複雜圖形時需要注意元素的繪製順序。

進階應用：n8n AI Agent整合與自動化流程

在現代資料分析和自動化領域，n8n AI Agent的整合提供了一個強大的工具，用於構建智慧自動化工作流程。本章節將深入探討如何在n8n中整合AI Agent，以及如何利用這些技術來增強資料處理和分析能力。

n8n AI Agent的工作原理

n8n AI Agent根據先進的AI技術，能夠執行複雜的資料處理任務。它的工作原理如下：

1. 資料輸入：接收來自各種來源的資料，如API、資料函式庫或檔案。
2. AI處理：利用整合的AI模型對資料進行分析、轉換或增強。
3. 輸出結果：將處理後的資料輸出到指定的目標，如資料函式庫、檔案或外部系統。

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title Python科學視覺化技術應用

package "圖論網路分析" {
    package "節點層" {
        component [節點 A] as nodeA
        component [節點 B] as nodeB
        component [節點 C] as nodeC
        component [節點 D] as nodeD
    }

    package "中心性指標" {
        component [度中心性
Degree Centrality] as degree
        component [特徵向量中心性
Eigenvector Centrality] as eigen
        component [介數中心性
Betweenness Centrality] as between
        component [接近中心性
Closeness Centrality] as close
    }
}

nodeA -- nodeB
nodeA -- nodeC
nodeB -- nodeD
nodeC -- nodeD

nodeA --> degree : 計算連接數
nodeA --> eigen : 計算影響力
nodeB --> between : 計算橋接度
nodeC --> close : 計算距離

note right of degree
  直接連接數量
  衡量局部影響力
end note

note right of eigen
  考慮鄰居重要性
  衡量全局影響力
end note

@enduml

圖表翻譯：

此圖展示了n8n AI Agent的基本工作流程。資料首先被輸入系統，然後透過AI模型進行處理，最後輸出結果。

在n8n中組態AI Agent

要在n8n中組態AI Agent，需要遵循以下步驟：

1. 安裝n8n：首先需要在伺服器或本地環境中安裝n8n。
2. 組態AI節點：在n8n的工作流程編輯器中新增AI節點，並組態相應的AI模型。
3. 連線資料來源：將資料來源連線到AI節點，確保資料能夠順暢地流入AI處理流程。
4. 設定輸出：組態輸出節點，將AI處理後的結果輸出到目標系統。

{
  "nodes": [
    {
      "parameters": {
        "model": "LLM_Model"
      },
      "name": "AI Agent",
      "type": "n8n-nodes-langchain.LLM",
      "typeVersion": 1,
      "position": [100, 200]
    }
  ]
}

程式碼解析：

此JSON組態定義了一個n8n工作流程中的AI Agent節點。parameters部分指定了使用的AI模型，而position定義了節點在工作流程編輯器中的位置。

LLM在n8n中的應用

大語言模型（LLM）在n8n中的整合為自動化流程提供了強大的文字處理能力。以下是一些應用場景：

1. 文字摘要：利用LLM對長篇文字進行摘要，提取關鍵資訊。
2. 情感分析：分析客戶反饋或評論的情感傾向。
3. 智慧回覆：自動生成對客戶查詢的智慧回覆。

import openai

# 設定LLM API金鑰
openai.api_key = 'your_api_key'

# 使用LLM進行文字摘要
response = openai.Completion.create(
    model="text-davinci-003",
    prompt="請對以下文字進行摘要：...",
    max_tokens=150
)

print(response.choices[0].text.strip())

程式碼解析：

此Python程式碼展示瞭如何使用OpenAI的LLM API進行文字摘要。首先設定API金鑰，然後呼叫Completion.create方法，指定模型和提示文字，最後列印預出生成的摘要。