Python 教學課程：探索及視覺化資料

發行項
03/08/2024

適用於： SQL Server 2017 (14.x) 和更新版本 Azure SQL 受控執行個體

在這個五部分教學課程系列的第二部分中，您已探索範例資料並產生一些繪圖。稍後，您將了解如何在 Python 中序列化繪圖物件，然後將這些物件還原序列化並製作繪圖。

在本文中，您將：

檢閱範例資料
在 T-SQL 中使用 Python 建立繪圖

在第一部分中，您已安裝必要條件並還原範例資料庫。

在第三部分中，您將了解如何使用 Transact-SQL 函式，從未經處理的資料建立特徵。接著您將從預存程序呼叫該函數，以建立包含特徵值的資料表。

在第四部分中，您將載入模組，並呼叫所需的函式，以使用 SQL Server 預存程序來建立和定型模型。

在第五部分中，您將了解如何運作您在第四部分中定型並儲存的模型。

檢閱資料

首先，請花一點時間瀏覽資料結構描述，因為我們已進行一些變更，好讓您能更輕鬆地使用 NYC 計程車資料

使用的原始資料集將計程車識別碼和車程記錄的檔案分開。我們已經在資料行 medallion、hack_license和 pickup_datetime 上聯結兩個原始資料集。
原始資料集跨越許多檔案，而且相當大。我們將抽樣減少，只取得 1% 的原始記錄數目。目前的資料表有 1,703,957 個資料列和 23 個資料行。

計程車識別碼

medallion 資料行代表計程車的唯一識別碼。

hack_license 資料行包含計程車司機駕照號碼 (匿名)。

車程和小費記錄

每筆車程記錄都會包含上車和下車位置與時間，以及車程距離。

每筆費用記錄都會包括付款資訊，例如付款類型、總付款金額和小費金額。

最後三個資料行可以用於各種機器學習工作。 tip_amount 資料行包含連續數值，而且可以當成 label 資料行來進行迴歸分析。 tipped 資料行只有是/否值，並且用於二元分類。 tip_class 資料行有多個 類別標籤 ，因此可以當成多類別分類工作的標籤使用。

使用這些商務規則，用於 label 資料行的值都是根據 tip_amount 資料行︰

標籤資料行 tipped 有可能的值 0 和 1

如果 tip_amount> 0，則 tipped = 1；否則 tipped = 0
標籤資料行 tip_class 有可能的類別值 0-4

類別 0：tip_amount = $0

類別 1：tip_amount> $0 且 tip_amount<= $5

類別 2：tip_amount> $5 且 tip_amount<= $10

類別 3：tip_amount> $10 且 tip_amount<= $20

類別 4：tip_amount> $20

在 T-SQL 中使用 Python 建立繪圖

開發資料科學方案通常會包含大量資料瀏覽和資料視覺化。因為視覺效果是可了解資料和極端值分佈的功能強大工具，所以 Python 提供許多套件可以將資料視覺化。 matplotlib 模組是視覺效果較熱門的程式庫之一，其中包含許多用來建立長條圖、散佈圖、盒狀圖和其他資料瀏覽圖形的功能。

在本節中，您將瞭解如何使用預存程序來處理繪圖。您不需要在伺服器上開啟影像，而可將 Python 物件 plot 儲存為 varbinary 資料，然後將該資料寫入至可在其他位置共用或檢視的檔案。

建立繪圖成為 varbinary 資料

預存程序會將序列化的 Python figure 物件當做 varbinary 資料的資料流傳回。您無法直接檢視二進位資料，但是您可以在用戶端上使用 Python 程式碼來還原序列化和檢視圖形，然後將影像檔案儲存在用戶端電腦上。

建立預存程序 PyPlotMatplotlib。

執行下列指令碼：

變數 @query 會定義查詢文字 SELECT tipped FROM nyctaxi_sample，以當成指令碼輸入變數 @input_data_1 的引數傳遞給 Python 程式碼區塊。
Python 指令碼相當簡單：matplotlib figure 物件用來建立長條圖和散佈圖，然後使用 pickle 程式庫將這些物件序列化。
Python 圖形物件會序列化為 pandas DataFrame 以進行輸出。

DROP PROCEDURE IF EXISTS PyPlotMatplotlib;
GO

CREATE PROCEDURE [dbo].[PyPlotMatplotlib]
AS
BEGIN
    SET NOCOUNT ON;
    DECLARE @query nvarchar(max) =
    N'SELECT cast(tipped as int) as tipped, tip_amount, fare_amount FROM [dbo].[nyctaxi_sample]'
    EXECUTE sp_execute_external_script
    @language = N'Python',
    @script = N'
import matplotlib
matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import pickle

fig_handle = plt.figure()
plt.hist(InputDataSet.tipped)
plt.xlabel("Tipped")
plt.ylabel("Counts")
plt.title("Histogram, Tipped")
plot0 = pd.DataFrame(data =[pickle.dumps(fig_handle)], columns =["plot"])
plt.clf()

plt.hist(InputDataSet.tip_amount)
plt.xlabel("Tip amount ($)")
plt.ylabel("Counts")
plt.title("Histogram, Tip amount")
plot1 = pd.DataFrame(data =[pickle.dumps(fig_handle)], columns =["plot"])
plt.clf()

plt.hist(InputDataSet.fare_amount)
plt.xlabel("Fare amount ($)")
plt.ylabel("Counts")
plt.title("Histogram, Fare amount")
plot2 = pd.DataFrame(data =[pickle.dumps(fig_handle)], columns =["plot"])
plt.clf()

plt.scatter( InputDataSet.fare_amount, InputDataSet.tip_amount)
plt.xlabel("Fare Amount ($)")
plt.ylabel("Tip Amount ($)")
plt.title("Tip amount by Fare amount")
plot3 = pd.DataFrame(data =[pickle.dumps(fig_handle)], columns =["plot"])
plt.clf()

OutputDataSet = plot0.append(plot1, ignore_index=True).append(plot2, ignore_index=True).append(plot3, ignore_index=True)
',
@input_data_1 = @query
WITH RESULT SETS ((plot varbinary(max)))
END
GO

現在，請執行不含引數的預存程序，以便從硬式編碼為輸入查詢的資料產生繪圖。
```
EXEC [dbo].[PyPlotMatplotlib]
```

結果應該類似這樣：

plot
0xFFD8FFE000104A4649...
 0xFFD8FFE000104A4649...
 0xFFD8FFE000104A4649...
 0xFFD8FFE000104A4649...

從 Python 用戶端中，您現在可以連線到產生二進位繪圖物件的 SQL Server 執行個體，並檢視繪圖。

若要這麼做，請執行下列 Python 程式碼，並適當地替換伺服器名稱、資料庫名稱和認證 (使用 Windows 驗證時，請將 UID 和 PWD 參數取代為 Trusted_Connection=True)。請確定用戶端和伺服器上的 Python 版本相同。此外，也請確定您用戶端上的 Python 程式庫 (例如 matplotlib) 與伺服器上安裝程式庫的版本相同或更高。若要檢視已安裝套件及其版本的清單，請參閱取得 Python 套件資訊。
```
%matplotlib notebook
import pyodbc
import pickle
import os
cnxn = pyodbc.connect('DRIVER=SQL Server;SERVER={SERVER_NAME};DATABASE={DB_NAME};UID={USER_NAME};PWD={PASSWORD}')
cursor = cnxn.cursor()
cursor.execute("EXECUTE [dbo].[PyPlotMatplotlib]")
tables = cursor.fetchall()
for i in range(0, len(tables)):
    fig = pickle.loads(tables[i][0])
    fig.savefig(str(i)+'.png')
print("The plots are saved in directory: ",os.getcwd())
```
如果連線成功，您應該會看到如下所示的訊息：

繪圖儲存在目錄：xxxx
輸出檔案會在 Python 工作目錄中建立。若要檢視繪圖，請找出 Python 工作目錄，然後開啟檔案。下圖顯示在用戶端電腦上儲存的繪圖。

後續步驟

在本文章中，您將：

已檢閱範例資料
已在 T-SQL 中使用 Python 建立繪圖

Python 教學課程：使用 T-SQL 建立資料特徵

共用方式為

Python 教學課程：探索及視覺化資料

檢閱資料

在 T-SQL 中使用 Python 建立繪圖

建立繪圖成為 varbinary 資料

後續步驟

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