Анализ данных костного строения птиц
Костное строение птиц. Научно-исследовательские данные для любителей.
Для анализа был выбран открытый датасет bird.csv, содержащий морфологические измерения костей для 419 птиц, разделённых на 6 экологических типов (SW, W, T, R, P, SO).
Эти данные имеют научную ценность, так как позволяют изучать связь между строением скелета и образом жизни. Их объём и структура (10 числовых признаков) идеально подходят для многомерного анализа.
Какие графики я использовала?
- Тепловая карта корреляций (Heatmap) показывает силу и направление взаимосвязей между всеми 10 измерениями. - Диаграмма рассеяния (Scatter Plot) с PCA визуализирует группировку птиц по типам в пространстве двух главных компонент, выявленных методом снижения размерности.
- Парные графики распределений (Pair Plot) позволяют одновременно изучить распределение и взаимосвязь нескольких ключевых признаков для разных типов птиц.
А также композитная панель с разными типами графиков представляет собой аналитический дашборд, который даёт полное и комплексное представление о данных.
Палитра и стиль
Стилизация графиков: Основной референс — современные интерфейсы аналитических панелей (дашбордов).
Стилизация графиков была сознательно вдохновлена эстетикой современных аналитических панелей (дашбордов) и игровых интерфейсов
Цветовая палитра построена на глубоком, нейтральном фоне (#3449se) — выполняют роль смысловых маркеров и направляют внимание. Единый стиль «игрового интерфейса» достигается не только цветом. Использование аккуратной подсветки вокруг значимых элементов (баров, маркеров, легенд), а также жирные рамки вокруг каждого графика превращают набор визуализаций в цельный интерфейс для исследования данных.
График 1
Матрицу коэффициентов корреляции Пирсона (от -1 до 1) между всеми 10 измерениями костей. Ярко-красные квадраты указывают на сильную положительную связь, синие — на отрицательную.
Биологическая/экологическая интерпретация: Этот график раскрывает принципы анатомической интеграции. Сильная положительная корреляция между длинами разных костей (например, плечевой huml и локтевой ulnal) говорит о скоординированном росте конечностей — признак общей генетической или функциональной программы. Слабые или отрицательные корреляции могут указывать на независимую эволюцию признаков, возможно, связанную со специализацией (например, лапы для ходьбы vs. крылья для полёта). Для эколога это карта морфологических «модулей» птицы.
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПО ТИПАМ (KDE)
KDE (оценка плотности ядра) строит гладкую, непрерывную кривую, которая лучше отражает вероятностное распределение признака в популяции. Это особенно важно при сравнении нескольких распределений — их формы и пересечения видны гораздо чётче.
Сетка 2×3 для шести признаков: Это системный подход к обзору данных (EDA). Вместо построения шести отдельных графиков мы создаём единое представление, которое позволяет быстро выявить аномалии: например, у какого типа распределение бимодальное (два горба), что может указывать на скрытые подгруппы (самцы/самки, разные подвиды).
Показывает не просто разброс, а наиболее вероятные значения размеров для каждого типа.
Биологическая/экологическая интерпретация: Форма каждого «горба» — это морфологический портрет типа. Узкий и высокий пик (как у некоторых «SO» — насекомоядных воробьиных) означает низкую изменчивость и высокую специализацию. Широкий и пологий пик (возможно, у «R» — хищных птиц) указывает на большую внутригрупповую вариабельность, что может отражать разнообразие охотничьих стратегий или размеров добычи в этой группе. Наложение пиков разных цветов показывает, какие типы птиц потенциально конкурируют за схожие экологические ниши по данному признаку.
График 2
Проекция многомерных данных на две главные компоненты (PC1, PC2), которые максимально объясняют общую вариативность в размерах. Точки — отдельные птицы, сгруппированные по цветам и формам маркеров.
Биологическая/экологическая интерпретация: Это визуализация морфологического пространства или ландшафта ниш. Успешная группировка точек одного цвета показывает, что птицы одного экологического типа (например, водоплавающие «W») имеют сходный «костный план», отличающийся от плана наземных птиц «T». Расстояние между кластерами отражает степень их морфологического различия. PC1 часто интерпретируется как ось «общего размера тела», а PC2 — как ось «пропорций» (например, длина крыла относительно ноги), что напрямую связано с адаптацией к среде обитания и способу передвижения.
ГЛАВНЫЕ КОМПОНЕНТЫ (РСА)
График 3
МАТРИЦА КОРРЕЛЯЦИЙ
Матрица коэффициентов корреляции Пирсона (от -1 до 1) между всеми 10 измерениями костей. Ярко-красные квадраты указывают на сильную положительную связь, синие — на отрицательную.
Биологическая/экологическая интерпретация: Этот график раскрывает принципы анатомической интеграции. Сильная положительная корреляция между длинами разных костей (например, плечевой huml и локтевой ulnal) говорит о скоординированном росте конечностей — признак общей генетической или функциональной программы. Слабые или отрицательные корреляции могут указывать на независимую эволюцию признаков, возможно, связанную со специализацией (например, лапы для ходьбы vs. крылья для полёта). Для эколога это карта морфологических «модулей» птицы.
График 4
-График средних значений: Показывает, какие типы птиц в среднем крупнее (например, плавающие «SW»), а какие мельче (насекомоядные «SO»). Это прямое отражение правила Бергманна в дикой природе, где размер тела часто коррелирует с климатом или трофическим уровнем.
-Круговая диаграмма распределения типов: Демонстрирует, насколько репрезентативна выборка для каждого экологического типа.
-Boxplot разброса размеров (Humerus): Выявляет внутривидовую изменчивость. Длинные «усы» и выбросы у какого-то типа могут указывать на половой диморфизм, наличие подвидов или широкую экологическую пластичность.
-Радарная диаграмма сравнительного профиля: Визуализирует пропорции тела в нормированном виде. Уникальная «звездная» форма для каждого типа показывает его морфологическую специализацию: у одних может быть развито крыло (длинный huml и ulnal), у других — ноги (длинный feml и tarl), что является прямым следствием адаптации к образу жизни (полёт, бег, плавание).
АНАЛИЗМ МОРФОМЕТРИИ ПТИЦ
Заключение
Графики показали, что разные группы (водные, хищные и др.) чётко различаются по размерам и пропорциям костей, что является результатом адаптации к образу жизни: рост костей внутри конечностей, различная степень изменчивости размеров у разных экологических групп. Все выводы были получены благодаря применению статистических методов (корреляция, PCA) и представлены через единую стилизованную визуализацию в формате аналитического дашборда.
промпт: создай изображение костей птиц киборгов с элементами python — графики и диаграммы. птицы должны кричать на зрителя и быть мускулистыми с короткими лапами
Источники/инструменты:
Блокнот в Google Colab и датасет — https://drive.google.com/file/d/1M6bCg_pEOSKmQ0ddYOusNPIPRl6_ZUV0/view?usp=sharing
Мне сильно помог DeepSeek при написании кода, а также выявления ошибок, Я использовала Sora для создания обложки и слайда в презентации. (промпт обложки: используя цвета fsa623 #4a90e2 создай обложку без названия для проекта по датасету на тему костей птиц. на обложке должна быть беременная птица в виде скелета с красными глазами короткими лапками и с элементами python с графиками и диаграммой. окружение темное мрачное и птица плачет чуть чуть).
Также был использован Adobe Color для создания общей палитры презентации.)
