Question 1

Sự khác biệt chính giữa giao diện pyplot và giao diện hướng đối tượng trong Matplotlib là gì?

Accepted Answer

Giao diện pyplot (plt.plot, plt.title) là một API kiểu MATLAB quản lý ngầm các figures và axes hiện tại, thuận tiện cho các plot đơn giản nhanh chóng. Giao diện hướng đối tượng (fig, ax = plt.subplots()) cho phép kiểm soát rõ ràng từng phần tử (Figure, Axes) và được khuyến nghị cho các plot phức tạp, nhiều subplots, hoặc script production, vì nó làm cho code dễ đọc và dễ bảo trì hơn.

Question 2

Phương thức nào nên được sử dụng để tạo một figure với lưới 2 hàng và 3 cột subplots?

Accepted Answer

Hàm plt.subplots(2, 3) tạo một figure chứa lưới 2 hàng và 3 cột subplots. Nó trả về một tuple (fig, axes) trong đó axes là một mảng NumPy 2D có shape (2, 3) cho phép truy cập từng subplot thông qua axes[row, col]. Cách tiếp cận này là cách ngắn gọn và đặc trưng nhất để tạo các lưới subplots đều đặn trong Matplotlib.

Question 3

Làm thế nào để hiển thị heatmap tương quan của một Pandas DataFrame với Seaborn?

Accepted Answer

Để hiển thị heatmap tương quan, đầu tiên tính ma trận tương quan với df.corr(), sau đó truyền kết quả vào sns.heatmap(). Tùy chọn annot=True hiển thị giá trị tương quan trong mỗi ô, làm cho nó dễ đọc hơn. Sự kết hợp này là mẫu chuẩn để trực quan hóa các tương quan giữa các biến số trong phân tích dữ liệu khám phá.

Trực quan hóa với Matplotlib & Seaborn

Sự khác biệt chính giữa giao diện pyplot và giao diện hướng đối tượng trong Matplotlib là gì?

Câu trả lời

Phương thức nào nên được sử dụng để tạo một figure với lưới 2 hàng và 3 cột subplots?

Câu trả lời

Làm thế nào để hiển thị heatmap tương quan của một Pandas DataFrame với Seaborn?

Câu trả lời

Vai trò của tham số 'bins' trong plt.hist() là gì?

Làm thế nào để chia sẻ trục Y giữa nhiều subplots trong cùng một hàng?

Các chủ đề phỏng vấn Data Science & ML khác

Cơ bản về Python

Lập trình Hướng đối tượng Python

Cấu trúc dữ liệu Python

Kiến Thức Cơ Bản về Git

Cơ bản về SQL

Kiến thức cơ bản về NumPy

Cơ bản về Pandas

Jupyter & Google Colab

SQL Joins & Truy vấn nâng cao

Pandas nâng cao

Trực quan hóa tương tác với Plotly

Thống kê mô tả

Thống kê suy luận

Web Scraping

BigQuery & Cloud Data

Feature Engineering

ML Có Giám Sát: Hồi Quy

ML Có Giám Sát: Phân Loại

Cây Quyết định & Ensemble

ML Không Giám Sát

Pipeline ML & Xác thực

Chuỗi thời gian & Dự báo

Cơ Bản Về Deep Learning

TensorFlow & Keras

CNN và phân loại hình ảnh

RNN & Chuỗi

Transformers & Attention

NLP & Hugging Face

GenAI & LangChain

MLOps và Triển khai

Nắm vững Data Science & ML cho lần phỏng vấn tiếp theo