Wolfram 지식 기반 | 시도해 볼 것들

모든 코드는 클릭 한 다음
+
를 눌러 편집하거나 실행할 수 있습니다.
현실 세계 데이터에 즉시 접근 수백 가지 주요 도메인의 신중하게 엄선된 데이터 컬렉션은 Wolfram 언어 전체와 원활하게 통합되어 이를 사용하여 계산하고 시각화합니다.

지리 데이터로 계산하기

지리 데이터를 사용하여 지도를 만듭니다 (평가하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있음):
실행
In[]:=
GeoRegionValuePlot
Europe
COUNTRIES
->"GreenhouseGasEmissions",MissingStyle->Blue
Out[]=
각 국가에 대한 데이터 컬렉션을 검색합니다:
실행
In[]:=
rawdata=EntityValueEntityClass["Country","Countries"],
poverty fraction
,
GDP
nominal|per capita
,
population
,
continent
;
누락된 데이터를 삭제하고 대륙별로 그룹화합니다:
실행
In[]:=
cleandata=GroupBy[DeleteMissing[rawdata,1,1],Last,MapApply[Function[{pov,gdp,pop},{pov,QuantityMagnitude[gdp],pop}]]];
정리된 데이터를 플로팅합니다:
실행
In[]:=
BubbleChartcleandata,


물리량으로 계산하기

스펙트럼 선 클래스에 대한 파장을 검색합니다:
실행
In[]:=
wavelengths=EntityValue
helium I
4000
Å
to
7500
Å
SPECTRAL LINES
,
observed wavelength
;
가시광선 스펙트럼에 다음 선을 표시합니다:
실행
In[]:=
Graphics​​Map[​​{ColorData["VisibleSpectrum"][#],Line[{{#,0},{#,1}}]}&,​​QuantityMagnitude[wavelengths,"Nanometers"]​​],
​​
물질에 대한 열역학 데이터를 검색합니다:
실행
In[]:=
substances={"Water","Methanol","Octane"};​​temps=Quantity[Range[1,130],"DegreesCelsius"];​​densitydata=Table[​​{temps,ThermodynamicData[substance,"Density",{"Temperature"->temps}]}//Transpose,​​{substance,substances}];
검색된 데이터를 시각화합니다:
실행
In[]:=
ListLinePlot[densitydata,AxesLabel->Automatic,PlotLegends->substances]
플롯에서 급격한 밀도 감소를 알려진 비등점과 비교합니다:
실행
In[]:=
EntityValue[Interpreter["Chemical"][substances],"BoilingPoint","Association"]

생물학 및 생태학 데이터로 계산하기

3D로 해부학적 구조의 위치를 ​​표시합니다:
실행
In[]:=
AnatomyPlot3D
heart
ANATOMICAL STRUCTURE
,
lung
ANATOMICAL STRUCTURE

해부학적 개체를 비교합니다:
실행
In[]:=
organs=
heart
ANATOMICAL STRUCTURE
,
liver
ANATOMICAL STRUCTURE
,
brain
ANATOMICAL STRUCTURE
;​​properties={"Mass","CellCount"};​​ListPlot[EntityValue[organs,properties,"Association"],AxesLabel->properties]
바이오시퀀스를 정의하고 구조적 특성을 살펴봅니다:
실행
In[]:=
insulin=
BioSequence[
]
;​​MoleculePlot[Molecule[insulin]]
데이터 검색을 위한 엔터티 클래스를 정의합니다:
실행
In[]:=
endangeredMammal=EntityClass"TaxonomicSpecies",
phyletic groups
->
mammal
SPECIES PHYLETIC GROUP
,
conservation status
->
Endangered
SPECIES CONSERVATION STATUS
;​​
국가별로 멸종 위기에 처한 포유류의 수를 시각화합니다:
실행
In[]:=
GeoRegionValuePlot[EntityValue[endangeredMammal,"ObservationCountries"]//Flatten//Tally]
Out[]=

재무 데이터 분석

재무 데이터를 검색하여 표준 형식으로 표시합니다:
실행
In[]:=
TradingChart["GE",{"Volume","SimpleMovingAverage","BollingerBands"}]
텍스트에서 금융 기관을 해석합니다:
실행
In[]:=
stocks=Interpreter["Financial"][{"GOOGL","MSFT","AAPL"}]
시간에 따른 엔터티의 속성을 비교합니다:
실행
In[]:=
property=
cumulative fractional change
;​​DateListPlot​​EntityValuestocks,Datedproperty,Interval
Wed 1 Jan 2020
,Yesterday,PlotLegendsCommonName[stocks]

사회문화 데이터로 계산하기

아티스트의 장르 선호도를 시각화합니다:
실행
In[]:=
genres=EntityValueEntityClass"Artwork","Artist"->
Rembrandt
PERSON
,"ArtGenre"//Flatten;​​PieChart[Counts[genres],ChartLabels->Automatic]
암묵적으로 정의된 성 클래스에서 건설 시작 날짜를 검색합니다:
실행
In[]:=
castleAndYear=EntityValueEntityClass"Castle",
country
->
United Kingdom
COUNTRY
,"ConstructionStartDate","NonMissingEntityAssociation";
시간의 추세를 살펴봅니다:
실행
In[]:=
DateHistogram[castleAndYear,{{900},{1300},"Decade"}]
특히 활동적인 기간의 데이터를 구성합니다:
실행