קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
עיון בנתונים והצגתם באופן ויזואלי: סקירה כללית
בדף הזה מוסבר על דרכים נפוצות לחקור נתונים ולהציג אותם באופן חזותי ב-notebooks מנוהלים של Vertex AI Workbench. אתם יכולים להשתמש בחבילות Python וספריות R שהותקנו מראש, שמשמשות בדרך כלל להמחשה חזותית של נתונים. כדי לחקור נתונים ב-BigQuery ולהציג אותם באופן חזותי, אפשר להשתמש בספריית הלקוח של BigQuery עם חבילות שמציגות נתונים באופן חזותי.
חבילות Python נפוצות וספריות R
כברירת מחדל, מותקנים מראש במקרים מנוהלים של מחברות חבילות Python נפוצות וספריות R להמחשת נתונים, למשל matplotlib, seaborn ו-ggplot2. מייבאים או טוענים את החבילות והספריות האלה לקובץ המחברת, והן מוכנות לשימוש.
נתונים ב-BigQuery
אפשר להשתמש בחבילות Python נפוצות כדי להציג נתונים מ-BigQuery. ספריית הלקוח של BigQuery מספקת שיטות נוספות, וכברירת מחדל ספריית הלקוח של BigQuery מותקנת מראש במופעים של מחברות מנוהלות.
דוגמה לשימוש בספריית הלקוח של BigQuery עם יכולות שרטוט של Python מופיעה במאמר בדיקה והמחשה של נתונים בטבלאות של BigQuery.
[[["התוכן קל להבנה","easyToUnderstand","thumb-up"],["התוכן עזר לי לפתור בעיה","solvedMyProblem","thumb-up"],["סיבה אחרת","otherUp","thumb-up"]],[["התוכן קשה להבנה","hardToUnderstand","thumb-down"],["שגיאות בקוד לדוגמה או במידע","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["חסרים לי פרטים או דוגמאות","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["בעיה בתרגום","translationIssue","thumb-down"],["סיבה אחרת","otherDown","thumb-down"]],["עדכון אחרון: 2026-03-05 (שעון UTC)."],[],[]]
