Сруб для колодца из бруса: как сделать из бруса и бревен своими руками

По данным Национальной ассоциации индустрии клубов Америки, около 80 процентов ночных клубов в первый год не работают и прекращают свою деятельность. Цены на бары несколько лучше, потому что клиенты больше ориентированы на выпивку, чем на танцы. Питье означает доход, а танцы — стоимость, потому что вы должны платить ди-джею или группе, чтобы поддерживать вечеринку. Если вы можете преодолеть препятствие первого года, Предприниматель указывает, что вы можете разумно ожидать возврата ваших общих инвестиций через три-пять лет.

Затраты на запуск

Возврат инвестиций часто называют ROI, и рассчитать его для вашего нового бара или клуба означает не только ваши операционные расходы, но и деньги, которые вы должны потратить, прежде чем даже открыть свои двери. Эти начальные расходы включают в себя аренду или покупку вашего здания, а также покупку лицензий на спиртные напитки, кухонное оборудование, инвентарь и предметы интерьера. Если вы покупаете неисправный бар или ночной клуб, вы можете значительно сократить расходы на запуск, поскольку, вероятно, вы также купите все имеющееся у него оборудование.Разница может составлять 100 000 долларов и более, что может значительно ускорить вашу рентабельность инвестиций.

Расходы на эксплуатацию

После того, как вы суммируете свои начальные затраты, вы должны добавить в эксплуатационные расходы. К ним относятся ваши ежедневные, еженедельные и ежемесячные расходы, такие как заработная плата, страховка, коммунальные услуги, развлечения и текущие расходы на проданные товары. По словам предпринимателя, планируйте выложить от 140 000 до более 400 000 долларов для покрытия как начальных, так и эксплуатационных расходов, в зависимости от того, является ли ваше предприятие высококлассным или практичным.

Маркетинг

«Люди» бизнес отличается от пассивных инвестиций. Вы должны продать свой ночной клуб или бар и привести людей в дверь, чтобы заработать деньги. Вероятно, это будет постоянный процесс, и это повлияет на ваш ROI. Вы можете потратить кучу средств на медийную рекламу или можете больше полагаться на рекламу из уст в уста. Если вы можете создать базу данных адресов электронной почты для ваших клиентов, вы можете отправлять им уведомления об акциях за несколько долларов в месяц. Если вы размещаете рекламу в местных журналах, это будет стоить значительно дороже.

Расчет валовой прибыли

Чтобы определить, когда вы достигли окупаемости своих инвестиций, необходимо сначала рассчитать валовую прибыль. Вычислите весь свой доход с даты, когда вы открыли свои двери. Вычтите из этого числа ваши начальные затраты и все ваши расходы на эксплуатацию с этой даты. Это ваша валовая прибыль. С баром или ночным клубом вы должны рассчитать, сколько вам понадобится, чтобы привести людей в ваше заведение.

Расчет рентабельности инвестиций, включая маркетинг

Чтобы рассчитать общую рентабельность инвестиций, вычтите свои маркетинговые расходы или то, что вы потратили на привлечение клиентов, из вашей валовой прибыли.Затем разделите сумму, которую вы потратили на маркетинг, на это число. Например, если ваш годовой объем продаж составляет 300 000 долларов США, а ваши начальные и эксплуатационные расходы составили 250 000 долларов США в год, вы получите валовую прибыль в размере 50 000 долларов США. Если бы вы также потратили 50 000 долларов на маркетинг, вы бы вычли это из своей валовой прибыли, чтобы вы не получили отдачу от своих инвестиций. Если вы сконцентрировались на менее дорогом продвижении и потратили всего лишь 25 000 долларов на маркетинг, вы получили 50-процентную отдачу от своих маркетинговых инвестиций, деньги, которые вы потратили на привлечение бизнеса.Вы можете начать работать в плюсе в течение шести месяцев, окупив все свои инвестиции в течение нескольких лет, ведя бизнес такими темпами.

Как сделать барборн Seaborn

Из этого туториала Вы узнаете, как сделать барборд Seaborn. В этом учебном пособии объясняется синтаксис sns.barplot и приводятся пошаговые примеры создания гистограмм с помощью Seaborn.

Учебник разделен на несколько разделов. Вы можете нажать на любую из следующих ссылок, чтобы перейти к соответствующему разделу (если вам нужно что-то конкретное).

Содержание:

Но если вы новичок в Seaborn или плохо знакомы с визуализацией данных в Python, вам, вероятно, следует прочитать полное руководство.

Краткий обзор баровых участков

Давайте быстро рассмотрим гистограммы.

Согласно Википедии, гистограммы (AKA, гистограммы):

диаграмма или график, который представляет категориальные данные с прямоугольными столбцами с высотами или длинами, пропорциональными значениям, которые они представляют.

Как правило, разные столбцы представляют разные категории из категориальной переменной. И длина каждого столбца представляет некоторую ценность некоторого показателя для этих категорий.

Когда использовать гистограмму

Обычно мы используем гистограммы, когда у нас есть хотя бы одна категориальная переменная и одна числовая переменная.

Мы используем гистограмму для анализа различий между категориями.

— это простая, но мощная техника визуализации данных, которую мы можем использовать для анализа данных.

Но, несмотря на их относительную простоту, их не так просто создать в Python.

Краткое введение Seaborn

Прежде чем мы поговорим о гистограммах в Seaborn, позвольте мне быстро представить Seaborn.

Если вы не знакомы с этим, Seaborn — это пакет визуализации данных для языка программирования Python.

Источник: https://seaborn.pydata.org/

Предоставляет функции для создания различных визуализаций статистических данных.

Seaborn — один из лучших пакетов для визуализации данных

Python имеет множество пакетов визуализации данных.Есть некоторые старые, такие как matplotlib. И есть более новые, такие как Plotly, Bokeh и другие.

Со всеми опциями зачем использовать Seaborn?

Короткий ответ: его гораздо проще использовать, чем многие другие варианты.

Так вот, это зависит от того, что вы пытаетесь сделать. Если вы пытаетесь создать уникальную индивидуализированную визуализацию, Seaborn, вероятно, не лучший выбор.

Но если вы хотите легко создавать красивые статистические визуализации (например, гистограммы, линейные диаграммы и т. Д.), Тогда Seaborn — лучший вариант.

Есть несколько причин для этого.

Seaborn хорошо работает с DataFrames

Пожалуй, главная причина использования Seaborn заключается в том, что синтаксис был в значительной степени разработан для хорошей работы с Pandas DataFrames.

Это в отличие от многих других пакетов визуализации данных Python, в частности matplotlib. Примечательно, что matplotlib работает с , а не с DataFrames.

Если вы привыкли использовать DataFrames и «думаете о визуализации» с точки зрения построения столбцов в DataFrame, тогда вы будете бороться с matplotlib.

Seaborn, с другой стороны, хорошо работает с DataFrames, по большей части. Легко указать, что вы хотите построить столбцы в определенном DataFrame с довольно простым синтаксисом. (В этом отношении Seaborn несколько похож на ggplot2 в R.)

Seaborn лучше для многомерной визуализации

Seaborn также лучше в создании многомерных визуализаций данных.

Опять же, это в отличие от matplotlib.

Например, у matplotlib есть функция для создания очень простых гистограмм.Но если вы хотите использовать в своей гистограмме несколько категориальных переменных, все становится значительно сложнее. Например, «уклоненные» гистограммы довольно сложно создать с помощью matplotlib.

С другой стороны, многовариантные визуализации легко создавать с помощью Seaborn. Синтаксис прост и интуитивно понятен. Создать что-то вроде «уклоненной» гистограммы в Seaborn довольно легко (я покажу вам, как в примере 6 этого урока).

Введение в барселон Seaborn

Seaborn позволяет легко создавать гистограммы (AKA, гистограммы) в Python.

Инструментом, который вы используете для создания гистограмм с Seaborn, является функция sns.barplot () .

Для ясности, в Seaborn есть похожая функция под названием sns.countplot () .

Основное различие между sns.barplot и sns.countplot заключается в том, что функция countplot () подсчитывает записи, а длина каждого столбца соответствует количеству записей для этой конкретной категории.

Однако функция sns.barplot отличается.

Функция sns.barplot вычисляет среднее значение

Функция sns.barplot вычисляет сводную статистику для каждой категории. По умолчанию рассчитывается среднее значение.

Длина каждого бара соответствует значению этой статистики. Поэтому, когда вы используете sns.barplot, по умолчанию длина столбца соответствует среднему значению данных для этой категории.

Сказав это, можно изменить способ суммирования данных с помощью sns.barplot, используя параметр оценки .Более того, если вы знаете, как обрабатывать ваши данные с помощью Pandas, вы можете рассчитать еще более сложную статистику.

Теперь, когда вы немного ознакомились с функцией sns.barplot, давайте взглянем на ее синтаксис.

Синтаксис sns.barplot

Синтаксис sns.barplot () довольно прост.

В простейшем случае вы просто вызываете функцию как sns.barplot () . Затем в скобках вы можете указать DataFrame, который вы хотите построить, а также переменные, которые вы хотите поместить на оси x и y.

Обычно это тип синтаксиса, который вы будете использовать для создания простой гистограммы (которую я покажу вам в примере 1).

Однако синтаксис может стать более сложным, если вы используете некоторые необязательные параметры sns.boxplot.

Давайте посмотрим на некоторые из этих параметров.

Параметры снс.барплота

Функция sns.barplot имеет более десятка параметров, которые вы можете использовать для управления работой этой функции.

Для краткости, однако, мы будем говорить только о некоторых из наиболее распространенных:

• данные
• x
• и
• цвет
• оттенок
• и
• Оценщик

Давайте поговорим более подробно о каждом из этих

данные

Параметр data позволяет указать DataFrame, который содержит данные, которые вы хотите построить.

Технически, этот параметр также распознает массив или список массивов, но чаще всего передают Pandas DataFrame в качестве аргумента параметра data .

x

Параметр x позволяет указать переменную, которую вы хотите отобразить на ось x.

Если вы создаете вертикальную гистограмму, вы обычно передаете категориальную переменную этому параметру.

Если вы создадите горизонтальную гистограмму, это будет числовая переменная.

(я покажу вам примеры этого в разделе примеров.)

и

Параметр х аналогичен параметру х .

Параметр y позволяет указать переменную, которую вы хотите отобразить на ось y.

Тип переменной, которую вы передаете и , зависит от того, какой тип гистограммы вы хотите создать.

Если вы создаете вертикальную гистограмму, вы обычно передаете числовую переменную этому параметру.

Если вы создадите горизонтальную гистограмму, это будет категориальная переменная.

(я покажу вам примеры этого в разделе примеров.)

цвет

Параметр color позволяет указать цвет полос.

Если вы не укажете значение этого параметра, Seaborn выберет цвет полос. По умолчанию каждый столбец будет разного цвета.

Я рекомендую вам использовать , а не по умолчанию.

Как правило, вы должны изменить цвет полос, чтобы они все были одного цвета.

Для ясности: при использовании параметра color все столбцы будут иметь одинаковый цвет.

оттенок

Параметр hue также изменяет цвет полос, но работает иначе, чем параметр color .

Обычно вы назначаете категориальную переменную параметру hue .

Когда вы делаете это, сс.Функция barplot создаст новые бары для категорий переменных, которые вы отображаете на оттенка . По сути, когда вы используете параметр hue , sns.barplot создаст «уклоненную» гистограмму, где цвет полос устанавливается в соответствии с переменной hue .

Я покажу вам пример этого в примере 6, чтобы помочь вам понять.

хи

Параметр ci позволяет изменять столбцы ошибок гистограммы.

Шкалы ошибок очень распространены в академических условиях, но не так распространены в бизнес-настройках.

По умолчанию это значение равно ci = 95 , но вы можете изменить это значение на «sd», и в этом случае оно будет использовать столбцы для обозначения стандартного отклонения данных.

Вы также можете установить ci = Нет , и в этом случае функция полностью удалит панели ошибок.

Оценщик

Оценщик позволяет указать, какую статистическую функцию использовать для расчета длины стержней.

По умолчанию это значение «среднее»… поэтому sns.barplot вычислит среднее значение для каждой категории, а длина столбца будет соответствовать среднему значению.

Но вы можете изменить это на другую статистику, такую ​​как «мин», «макс», «медиана» и т. Д.

Примеры: Как создавать гистограммы с Seaborn

Хорошо, теперь, когда вы узнали о синтаксисе sns.barplot, давайте рассмотрим несколько примеров.

Примеры:

Сначала запустите этот код

Прежде чем вы запустите какой-либо из примеров, вам необходимо сначала выполнить предварительный код.

Вам нужно будет импортировать некоторые пакеты, установить форматирование и создать набор данных, который мы собираемся использовать.

Установить пакеты

Во-первых, вам нужно импортировать несколько пакетов Python. В частности, вам необходимо импортировать Pandas, Numpy и Seaborn.

Вы можете сделать это с помощью этого кода:

импортировать панд как pd
импортировать numpy как np
импорт морского как sns
 

Мы будем использовать Pandas и Numpy для создания нашего набора данных, и мы будем использовать Seaborn (очевидно) для создания наших гистограмм.

Набор Seaborn форматирования

Далее мы собираемся установить форматирование для наших диаграмм. По умолчанию (в зависимости от настроек по умолчанию) ваши диаграммы могут быть отформатированы как диаграммы Matplotlib. Честно говоря, значения по умолчанию для matplotlib немного уродливы, поэтому мы собираемся использовать форматирование диаграмм Seaborn.

Для этого мы можем использовать функцию sns.set () :

sns.set ()
 

Создать фрейм данных

Наконец, мы собираемся создать фрейм данных, который содержит некоторые «фиктивные» данные.

Финальный DataFrame будет содержать фиктивные тестовые баллы для группы учащихся. В DataFrame будет три переменные: балла , класса и пола .

Для создания этих данных мы будем использовать функцию numpy.random.normal для создания нормально распределенных данных. Эти нормально распределенные наборы данных названы с префиксом Score_array_ в коде ниже.

Эти нормально распределенные массивы затем превращаются в DataFrames с помощью панд.Функция DataFrame. Когда мы создаем эти кадры данных, мы добавляем переменные « класс » и « пол » с соответствующими значениями.

На последнем шаге мы объединяем все вместе в один фрейм данных с помощью функции pd.concat.

Вы можете запустить следующий код для создания данных:

# установить семя
np.random.seed (41)


# создать три разных нормально распределенных набора данных
score_array_A_m = np.random.normal (размер = 100, loc = 85, масштаб = 3)
score_array_A_f = np.random.normal (размер = 100, loc = 90, масштаб = 2)
score_array_B_m = np.random.normal (размер = 100, loc = 83, масштаб = 4)
score_array_B_f = np.random.normal (размер = 100, loc = 80, масштаб = 7)
score_array_C_m = np.random.normal (размер = 100, loc = 73, масштаб = 7)
score_array_C_f = np.random.normal (размер = 100, loc = 80, масштаб = 2)



# превратить обычные наборы данных в кадры данных
Score_df_A_m = pd.DataFrame ({'Score': Score_array_A_m, 'класс': 'Класс A', 'пол': 'Мужской'})
score_df_A_f = pd.DataFrame ({'Score': Score_array_A_f, 'класс': 'Класс A', 'пол': 'Женский'})
Score_df_B_m = pd.DataFrame ({'Score': Score_array_B_m, 'класс': 'Класс B', 'пол': 'Мужской'})
Score_df_B_f = pd.DataFrame ({'Score': Score_array_B_f, 'класс': 'Класс B', 'пол': 'Женский'})
Score_df_C_m = pd.DataFrame ({'Score': Score_array_C_m, 'класс': 'Класс C', 'пол': 'Мужской'})
Score_df_C_f = pd.DataFrame ({'Score': Score_array_C_f, 'класс': 'Класс C', 'пол': 'Женский'})


#concat dataframes вместе
score_data = pd.CONCAT ([score_df_A_m
                        , score_df_A_f
                        , score_df_B_m
                        , score_df_B_f
                        , score_df_C_m
                        , score_df_C_f
                        ])

 

И давайте распечатаем несколько строк:

score_data.head ()
 

ВНЕ:

       оценка класса пол
0 84,187863 класс A мужской
1 85,314544, класс А, мужчина
2 85.751583 класс А, мужчина
3 82.224400 класс А, мужчина
4 86,701431 класс А, мужчина
 

Итак, в наборе данных score_data есть три переменные с данными о классе, поле и баллах для группы из 600 студентов.

Теперь, когда у нас есть набор данных, давайте сделаем несколько гистограмм.

ПРИМЕР 1: Создание простой гистограммы

Во-первых, мы создадим простую гистограмму.

Для этого мы вызовем функцию sns.barplot и укажем данные, а также переменные x и y .

Мы указываем, что хотим отобразить данные в фрейме данных score_data с кодом data = score_data .

Мы указываем, что мы хотим поместить переменную «класс» по оси x и переменную «оценка» по оси y.

Давайте запустим код:

sns.barplot (data = score_data
            , х = 'класс'
            , у = 'оценка'
            )
 

А вот и вывод:

Начну с того, что это работает, но немного несовершенно.

Каждая отдельная категория переменной класса имеет свои собственные столбцы. Эти столбцы расположены в разных положениях на оси х. Это соответствует коду x = «класс» .

Длина каждого столбца соответствует среднему баллу для каждого класса. Это соответствует коду y = «оценка» . (Помните, что по умолчанию функция sns.boxplot вычисляет среднее значение для каждой категории.)

Опять же, это работает, но есть недостатки. Все бары разных цветов, что я считаю плохим дизайном.Категории уже разделены позицией на оси x, поэтому они не должны быть разных цветов. Мы исправим это в следующем примере.

Кроме того, мне не очень нравятся индикаторы ошибок на этом графике. Столбики ошибок необходимы для некоторых задач (например, академических работ), но мы часто не используем их в бизнес-среде. Я покажу вам, как их удалить в примере 3.

ПРИМЕР 2: Изменить цвета бара

Далее мы изменим цвета бара.

Как я уже говорил в примере 1, все столбцы имеют разные цвета по умолчанию.

Мне не нравится это. Мне обычно нравится, чтобы все мои столбики были одного цвета, если только мы не используем цвет как способ дифференциации столбцов. Имейте в виду, что сами столбцы уже дифференцированы по и , поэтому нам не нужно дифференцировать их по цвету.

Хорошо. Чтобы изменить цвет полосы, мы будем использовать параметр color .

Здесь мы собираемся установить color = 'cyan' .

sns.barplot (data = score_data
            , х = 'класс'
            , у = 'оценка'
            , цвет = "голубой"
            )
 

ВНЕ:

Я думаю, что Cyan выглядит хорошо, поэтому я склонен использовать его для диаграмм.

ПРИМЕР 3: Удалить строки ошибок

Одна вещь, которая мне не нравится в предыдущих двух графиках — это ошибки.

По умолчанию Seaborn добавляет бары ошибок на бары.

Если вы хотите удалить их, вы можете установить для параметра ci значение ci = Нет .

с.н.с..барплот (данные = оценка_данных
            , х = 'класс'
            , у = 'оценка'
            , цвет = "голубой"
            ci = нет
            )

 

ВНЕ:

Как видите, установив ci = Нет , черные полосы ошибок были удалены.

ПРИМЕР 4: Создание горизонтальной гистограммы

Далее мы «перевернем» гистограмму на ее стороне и создадим горизонтальную гистограмму.

Это довольно легко сделать.

Все, что нам нужно сделать, — это изменить переменные, которые мы передаем, на параметры x и y .

Здесь мы сопоставим с оценкой по оси x и с классом по оси y. Не то чтобы это было изменение того, как мы отобразили эти переменные в предыдущих примерах.

sns.barplot (data = score_data
            , х = «оценка»
            , у = 'класс'
            , цвет = "голубой"
            ci = нет
            )
 

ВНЕ:

Как видите, категории переменной класса теперь располагаются вдоль оси y (вместо оси x, как раньше).А средний балл измеряется по оси х.

ПРИМЕР 5: Рассчитать другую сводную статистику

Здесь мы собираемся вычислить другую сводную статистику.

По умолчанию sns.barplot вычисляет среднее значение метрики, которую мы измеряем. По умолчанию длина столбцов соответствует средним для этих категорий.

Но можно использовать функцию barplot для вычисления разных показателей. Например, вы можете иметь длину столбцов, соответствующих минимуму, а не среднему значению.

Давайте сделаем это.

Здесь мы собираемся установить для параметра оценщика значение оценщика = минимум .

от NumPy импорта мин

sns.barplot (data = score_data
            , х = 'класс'
            , у = 'оценка'
            , цвет = "голубой"
            ci = нет
            , оценка = мин
            )

 

ВНЕ:

Присмотритесь. Длина столбцов теперь соответствует минимальному значению каждой категории вместо среднего.

(Вы можете подтвердить это с помощью небольшого анализа данных в DataFrame.)

ПРИМЕР 6: Создание «уклонившейся» гистограммы

Наконец, давайте создадим «уклоненную» гистограмму.

Столбчатая диаграмма с уклонением — это столбчатая диаграмма с несколькими столбцами в каждой категории оси x (если мы создаем вертикальную столбчатую диаграмму).

Это, по сути, многовариантная гистограмма.

Давайте посмотрим.

Для этого мы установим для параметра hue значение hue = 'пол' .

sns.barplot (data = score_data
            , х = 'класс'
            , у = 'оценка'
            , hue = 'пол'
            ci = нет
            )
 

А вот диаграмма:

Обратите внимание на структуру графика.

Различные категории переменной класса по-прежнему располагаются вдоль оси x.

Но в каждой категории есть два бара: один столбец для мужского пола и один столбец для женского пола .

Бруски для мужских и женских имеют разные цвета. Это потому, что мы установили оттенок = «пол» . Цвет полос (AKA, оттенок ) устанавливается в соответствии с различными уникальными значениями переменной пол .

Штрихованные гистограммы, подобные этой, могут быть очень полезны для анализа категорий внутри категорий и сравнения между сложными многовариантными группами.

Оставьте ваши другие вопросы в комментариях ниже

У вас есть вопросы о создании баров с Seaborn?

Есть что-то, что мы не рассмотрели здесь, что вам нужно понять?

Напишите ваш вопрос в разделе комментариев внизу страницы.

Присоединяйтесь к нашему курсу, чтобы узнать больше о Seaborn

Примеров, которые вы видели в этом руководстве, должно быть достаточно для начала, но если вы серьезно относитесь к изучению Seaborn, вам следует записаться на наш премиальный курс под названием Seaborn Mastery .

О Seaborn можно узнать гораздо больше, и Seaborn Mastery научит вас всему, в том числе:

• Как создать необходимые визуализации данных в Python
• Как добавить заголовки и метки осей
• Методы форматирования ваших графиков
• Как создавать многовариантные визуализации
• Как думать о визуализации данных в Python
• и более…

Более того, это поможет вам полностью освоить синтаксис в течение нескольких недель.Вы узнаете, как научиться свободно писать код Seaborn.

Узнайте больше здесь:

Узнать больше о Seaborn Mastery