Исходный размер 1140x1600

Визуализация параметров кошачьих пород

Исходный размер 1872x630

Я решила выбрать кошачьи породы как предмет исследования, чтобы облегчить задачу подбора правильного питомца с помощью наглядного анализа.

Также мне кажется важным сразу обозначить проблемы, с которыми может столкнуться человек, выбирая конкретную породу, или породистое животное в целом.

Датасет взят с сайта Kaggle — Cat breeds details, содержащий информацию о 62 породах котов

Данные, представленные в источнике:

Происхождение породы — я решила изобразить с помощью карты

Длина кота — точечный график от меньшего к большему

Общее здоровье — столбчатый график

Минимальная/максимальная продолжительность жизни — линейный график с несколькими кривыми для их сравнения

Совместимость с семьей — круговая диаграмма для наглядности долей от общего количества

Линька — точечный график с градацией

Во время работы я пользовалась perplexity.ai для оптимизации работы с графиками. У меня получилось загрузить в него базу данных с помощью ссылки на Kaggle, поэтому он помогал мне составлять код на протяжении чата.

Визуализация

Для проекта я собрала цветовую палитру из 3 натуральных цветов окрасок кошек и 1 акцентного веселого голубого цвета.

Исходный размер 1872x738

На стиль с простым белым фоном и кошками меня вдохновила телепередача «Cats 101», где животных снимали на белом фоне.

Исходный размер 1872x630

1. География

Информация о происхождении породы не только интересная для любителей кошек, но и полезна для понимания доступности породы в определенном регионе и о ее предпочтении в климате.

Perplexity помог мне сконструировать две карты: объемную с пузырями и развертку с закрашенными областями. Карта с пузырями нагляднее показывает количество, а карта с закрашенными областями достовернее ограничивает территорию происхождения породы.

Исходный размер 1080x646
0

2. Длина кота

Размер животного — важный показатель для многих людей, поэтому я собрала данные о размерах пород в точечный график от меньшего к большему. График наглядно показывает амплитуду разности размеров котов.

Исходный размер 1080x399
0

3. Здоровье и продолжительность жизни

Здоровье — один из важнейших показателей выбора питомца, особенно для породистых животных, часто отличающихся особенностями организма. График позволяет увидеть, что в основном породистые кошки обладают средним здоровьем, а группы с максимально низким и высоким показателями наименьшие по количеству.

Исходный размер 1080x532
0

Для анализа продолжительности жизни я воспользовалась методом описательной статистики во время написания кода:

• Средние значения (avg_life) • Минимум/максимум (диапазоны жизни) • Подсчет частот (количество пород по категориям)

Итоговый график совмещает в себе три кривые минимальной, средней и максимальной продолжительностей жизни. В начальном датасете была информация только о минимуме и максимуме, было необходимо высчитать средние значения.

Исходный размер 1080x475
0

4. Комфорт в семье

Во время анализа уровня комфорта породы в семье с детьми я использовала метод классификации и категоризации:

• pd.cut () — деление на 5-балльные категории:  — Family friendly: [1-5 баллов] • Группировка (groupby) по одинаковым баллам • value_counts () — распределение по категориям

Итоговая круговая диаграмма наглядно иллюстрирует наиболее вероятное отношение породистого кота к детям в семье.

Исходный размер 1080x551
0

5. Линька

При выборе мохнатого друга важно не забывать о длине шерсти и интенсивности линьки животного, так как это может сильно преобразить домашний быт: длинношерстное животное не только требует постоянный груминг, но и оставляет в шерсти весь дом.

Точечный график сразу указывает на животных почти без шерсти, со средней длинной шерсти и с длинной шерстью.

Исходный размер 1080x228
0

Заключение

Визуализированные графики призваны помочь людям с выбором питомца, а также с принятием решения, категорично ли наличие особенных породистых качеств, или можно рассмотреть опцию приюта.

Исходный размер 1872x630
Визуализация параметров кошачьих пород
Проект создан 14.01.2026
Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную...
Показать больше