Анализ данных Покемонов
Введение
Для анализа был выбран датасет «Pokemon with stats» с платформы Kaggle. Он содержит обширную информацию о игре популярной медиафраншизы — «Покемон». Мне было интересно анализировать эти данные, потому что они включают различные числовые характеристики покемонов, что дает возможность для разнообразного статистического анализа.
Виды графиков:
1. Столбчатые диаграммы 2. Линейный график 2. Круговая диаграмма 3. Гистограмма 4. Диаграмма рассеяния
Выбор этих типов графиков обусловлен их эффективностью в представлении различных аспектов данных и способностью наглядно демонстрировать ключевые выводы анализа.
Этапы работы
Стилизация Для дизайна использовалась сочетания из единой палитры красочных пастельных цветов: для основного цвета и обводки.
Цветовая палитра
Сначала я перетащила файл датасета в файлы google collab блокнота. Потом установила библиотеки pandas и matplotlib и импортировала нужные для проекта функции. Затем просмотрела данные в датасете, изучила графики, предлагаемые средой.
График #1
Круговая диаграмма
На графике представлена информация отображающая частоту различных типов покемонов из датасета. По нему можно сделать вывод, что водные покемоны — самые частые, а летающие — самые редкие.
Код подсчитывает частоту каждого типа покемонов в столбце 'Type 1', основываясь на этом создает круговую диаграмму с цветами для секторов.
График #2
Этот график позволяет визуально оценить соотношение между атакой и защитой покемонов. Каждая точка на графике представляет одного покемона, где его положение определяется значениями атаки (по оси X) и защиты (по оси Y).
Такая визуализация может помочь выявить закономерности или корреляции между этими двумя характеристиками покемонов. Например, можно увидеть, есть ли покемоны с высокими значениями обеих характеристик, или они обычно специализируются на одной из них (высокая атака, но низкая защита, или наоборот).
График #3
Линейный график
Этот график показывает как менялось количество легендарных покемонов от поколения к поколению. Можно увидеть, в каких поколениях было введено больше или меньше легендарных покемонов.
Для создания визуализации код фильтрует датафрейм, оставляя только легендарных покемонов. Потом группирует легендарных покемонов по поколениям и подсчитывает их количество в каждом поколении.
График #4
Гистограмма
Этот график позволяет визуально оценить распределение скорости среди всех покемонов в датасете.
График #5
Столбчатый график
Этот график визуально представляет топ-10 покемонов с самыми высокими общими характеристиками. На первых позициях оказались легендарные покемоны — Мега Райкваза, Мега X Мьюту и Мега Y Мьюту.
Вывод
Таким образом, анализируя датасет покемонов, я обнаружила интересные закономерности. Например, самый сильный покемон Мега Райкваза имеет самый редкий тип покемонов — летающий. Также, разброс показал, что баланс между атакой и защитой хорошо продуман, что важно для видеоигры. Мои выводы могут быть полезны как игрокам, так и разработчикам для улучшения стратегий и баланса игры.
Описание применения генеративной модели
Для генерации обложки использовалась нейросеть Midjourney.
Промпт: all pokemon pastel colors --ar 9:16 --niji 5
