ABLOY-FIRE.RU - Надежная автоматика для противопожарных дверей

Abloy
Главная
Продукция
Решения для одностворчатых дверей
Решения для двустворчатых дверей
Где купить


Новости

21.05.07 - Итоги семинара "Системы автоматического закрывания противопожарных дверей Abloy"

10.05.07 - Первый в России семинар: "Системы автоматического закрывания противопожарных дверей Abloy"

30.04.07 - Открыт новый сайт "Надежная автоматика для противопожарных дверей Abloy"

Участок с прудом


Строительство пруда на участке своими руками

Декорируя и придавая красоту своему дачному участку, люди, порой, создают различные и прекрасные по своему внешнему виду настоящие произведения искусства. Одной из таких замечательных идей, несомненно, является создание пруда, наполненного изобилием видов роскошной рыбы. Действительно, пруд придает любому дачному участку красоту и привлекательность. Наверное, каждый хозяин загородного дома мечтает иметь в своем распоряжении столь изысканное декоративное украшение. Только представьте, выходите утром во двор, а там, в пруду, плескаются рыбки, переливающиеся всеми цветами радуги. С первого взгляда может показаться, что постройка пруда на дачном участке – довольно трудоемкий и ответственный процесс. Даже при наличии финансовых средств, люди пропускают подобный вариант, как установка искусственного водоема, так как считают его слишком затратным и сложным в строительстве. Но это не так. Если следовать определенным правилам и методикам, то этот процесс не потребует от вас много времени. В данной статье мы подробно разберем все тонкости и нюансы, которые необходимо знать для возведения декоративного пруда с рыбой или без нее.

С чего начать строительство пруда на участке

 

Подготовка материалов и инструментов

В первую очередь нужно понимать, что по объему пруд имеет внушительные, большие размеры, даже если вы собираетесь делать его небольшим. Поэтому необходимо подготовить специальную землеройную технику.

  1. Вам понадобится экскаватор или любое другое оборудование, способное выкопать глубокую яму.
  2. Также, помимо техники, роющей землю, необходим грузовой транспорт, для вывоза выкопанного грунта. Если же вы не собираетесь транспортировать грунт, а хотите просто применить его в качестве наполнителя ям и неровностей на вашем участке, то грузовой автомобиль вам, скорее всего, не пригодится.
  3. Из ручных инструментов понадобится лопата, чтобы устранить все неровности и придать будущему пруду правильную и нужную форму.

Помимо инструментов, нужно запастись отделочными материалами, но о них мы поговорим немного позже.

 

Пошаговая инструкция по строительству пруда на участке

Для начала вы должны определиться с видом пруда, который собираетесь возводить. В основном существует, как минимум, четыре вида прудов:

  1. Мини-пруд на участке. По своим размерам он гораздо меньше обычного. Неплохо смотрится на маленьких участках, которые буквально не позволяют установить большой пруд. На его создание не потребуется большого количества материалов, и цена на них не сильно велика.
  2. Водоем на участке. Отлично подходит не только как декоративное украшение, но и как способ разведения рыбы. Причем под разведением рыбы понимается не просто содержание ее в пруду, а конкретно увеличение ее количества естественным способом.
  3. Пруд с декоративными элементами. В отличие от предыдущих, данный пруд наполнен различными выделяющимися из воды декоративными элементами. Идеальный вариант для украшения территории своего участка.
  4. Бассейн на участке. Позволяет людям не только любоваться своей красотой, но и купаться в нем в жаркую погоду. Вы можете приглашать гостей и вместе наслаждаться теплой водой в жару.

 

В основном, любой вид пруда строится одинаково, характерным отличием является только его размер. Поэтому данная пошаговая инструкция подойдет практически каждому.

  • В первую очередь нужно определиться с наличием грунтовых вод и узнать глубину до них. Затем определиться с расположением пруда на территории. Необходимо учитывать следующие факторы: наличие света для поддержания нужной температуры воды и благоприятная среда для посаженных около него растений. Также убедиться в том, что грунт плотный и при строительстве не начнет рушиться. Убедиться, что в данном месте не проходит подземных коммуникационных линий связи.
  • После проведения подготовительных работ в области теоретического расположения приступаем, непосредственно, к размерам самого пруда. Для растений необходима глубина около 30 сантиметров для низкорослых, и 40-90 сантиметров для высокорослых. Если же ваша задача заключается в разведении или содержании рыбы, то в этом случае глубина должна быть от 1 метра.

 

  • Далее требуется работа экскаватора. Следует учитывать тот факт, что техника подпортит ваш участок. Также образуется огромная масса вырытого грунта. Придаем будущему пруду нужную вам форму. После этого нужно убедиться, что на дне котлована и по бокам отсутствуют острые предметы и камни, при наличии – убрать их.
  • Для того, чтобы вода не утекала, важно покрыть дно герметичной основой, но только в том случае, если отсутствуют грунтовые воды, и вода из пруда со временем будет просачиваться сквозь породу. Можно покрыть дно ПВХ пленкой и убедиться в отсутствии щелей. Зафиксировать материал, и наполнить котлован водой. Только спустя сутки, когда грунт под массой воды полностью осядет и пленка приобретет конечную форму, можно убирать лишние оставшиеся части покрытия и приступать к декорированию пруда.

Вам могут пригодиться

Оснащение пруда на участке

 

Спустя некоторое время на поверхности воды будет появляться различный мусор. Это веточки деревьев, сухая трава, листва или иголки, в зависимости от вида растений, находящихся поблизости. Помимо всего этого, вода сама по себе приобретет мутный загрязненный вид. Чтобы избежать этих неприятностей, необходимо пропускать воду через специальный фильтр. Фильтр для пруда предназначен для уничтожения микроорганизмов, по чьей вине происходит такое явление, как цветение воды. Кроме того, именно фильтр является тем инструментом, благодаря которому задерживается и устраняется мелкий мусор и грязь, попавшие в пруд. Существует несколько способов фильтрации пруда:

  • Напорная фильтрация пруда. Дешевая и практичная система. Применяется при наличии фонтанчика. Через него, под напором, проходит вода и возвращается обратно в водоем уже очищенной.
  • Безнапорная фильтрация пруда. Состоит из резервуаров, наполненных специальным материалом. Вода очищается после прохождения через них.
  • Песочная фильтрация пруда. Состоит из просеянного кварцевого песка и гравия, очищение проходит путем обратной промывки.

Финальные работы в строительстве пруда

Пруд на даче: строительство, декорирование, уход

До начала работ по устройству своего маленького водоема стоит определиться, для каких целей он вам нужен и, конечно, с его размерами. Если вы хотите украсить небольшое патио, то можно поставить маленький контейнер с насосом, и у вас будет собственный фонтанчик. Если рассматриваете пруд как место разведения рыбы, вам понадобится глубокий (не менее 5 м) и достаточно большой пруд.

Что нужно учесть, задумываясь о собственном водоеме

Строительство пруда на даче, как правило, включает несколько этапов:

Земляные работы и установка

Если небольшой и неглубокий пруд можно выкопать своими руками, то для масштабных проектов может понадобиться квалифицированная рабочая сила. Если пруд большой, необходимо будет укрепить берег, чтобы впоследствии вода не размыла стенки. Для этого используются как инженерные методы (сваи, геоматы, решетки), так и биологические (высадка растений, укрепляющих берег). Пруд для рыбы должен быть не менее 5 метров глубиной, чтобы караси или карпы могли уходить на дно и там перезимовывать в безопасности.

Гидроизоляция

Необходима, чтобы вода не уходила из вашего водоема. Если на участке много глины, возможно, на гидроизоляции получиться сэкономить, Но если преоб, например, у вас торф или песок, то вам придётся подойти к этому вопросу со всей ответственностью. Обычно делают бетонную стяжку 3-5 см толщиной, которую покрывают слоем песка и полиэтилена.

Декорирование пруда

Сама по себе водная гладь весьма красива, но может быть, вы мечтаете о водных лилиях или кувшинках? Или любите слушать журчание воды? Тогда заранее стоит подумать о таких вещах, как насосы для фонтанчиков, планировку каскада, водопада или ручья. Размеры некоторых прудов позволяют размещать над ними мостики, что придаёт пруду шика и изящества. Еще в пруду можно делать подсветку, и тогда вечером он будет сиять приятным светом. Также не забудьте об обрамлении вашего водоёма. Обычно края выкладывают камнем или плиткой, а также обсаживают растениями, которые любят воду.

Уход за прудом на даче

Чтобы вы могли наслаждаться своим прудиком не один сезон, а долгое время, нужно продумать о том, как вы будете его чистить, чтобы вода не загнивала и не цвела, чтобы не заводились личинки комаров, которые впоследствии могут серьезно испортить лето. Предпринять превентивные меры, натянув сетку, чтобы в пруд не падала опавшая листва с деревьев, а также заранее погрузить в воду картриджи с биологическими фильтрами или населить воду зоопланктоном, который будет самостоятельно очищать пруд. Также для очистки можно пользоваться водным пылесосом. Чтобы ухаживать за прудом было удобнее, водные растения высаживают в собственные контейнеры, а не в грунт, и тогда вы легко сможете их вынуть на время чистки.

Мой прудик в саду

Поделюсь опытом, как своими руками я за пару часов сделала собственный прудик.

Во-первых, из-за небольшой площади я не могла позволить себе полноценный бассейн. Поэтому мы решили ограничиться небольшим прудиком рядом с патио на теневой стороне, чтобы летом вода не испарялась слишком сильно.

Во-вторых, я выбрала глиняную чашу глубиной 50 см и шириной около метра. Так мне не понадобились земляные работы, ведь контейнер для воды был уже готов.

В-третьих, я выбрала растения. Из-за маленького объёма пруда было решено высадить только три вида, чтобы они не стесняли друг друга. Рекомендую выбирать разноуровневые по высоте, так прудик смотрится намного живописнее. Например, самыми высокими у меня стали ирисы, на уровне воды я установила хосту, а в воде по центру поставила карликовые нимфеи. Все растения были в собственных горшках.

После этого оставалось только заполнить контейнер водой и — наслаждаться маленьким водным садиком!

Пошаговая инструкция по создания пруда на даче

Строительный двор

Москва

Выбор города

14 городов

  • Берёзовский
  • Екатеринбург
  • Заводоуковск
  • Ижевск
  • Краснодар
  • Лангепас
  • Мегион
  • Москва
  • Нефтеюганск
  • Нижневартовск
  • Нижний Тагил
  • Пермь
  • Самара
  • Сургут
  • Тобольск
  • Тюмень
  • Челябинск

оформление ландшафтного дизайна участка с домашним водоемом

Еще в древние времена одним из основных элементов садового участка была вода. Прудик организовывался собственными руками или для воплощения идей владельцев приглашались профессионалы. Сад у пруда выглядит красиво и утонченно. В таком месте хочется отдохнуть, им можно долго любоваться. Можно проводить время в кругу семьи и друзей, окружив себя привлекательным ландшафтом. Стоит разобраться в организации пруда в саду, нюансах его оформления и размещения.

Пруд в саду или на заднем дворе привносит дополнительный элемент красоты и спокойствия.

Особенности оформления пруда в саду

Домашний пруд станет одной из главных особенностей сада. Но перед началом работ по воплощению всех задумок необходимо тщательно продумать концепцию и вид будущей конструкции.

Его основная задача – показать прекрасные водные растения, хотя в больших водоёмах можно завести и рыбок, например, карпов.

Обратите внимание! Возведение прудика потребует значительных финансовых вложений. Придется потратить много времени и сил, прежде чем получить желаемый результат.

Важным этапом является выбор правильного места. Требуется учесть множество факторов. Разместив пруд на открытой местности под постоянным воздействием солнечных лучей, вода будет постоянно нагреваться. Это спровоцирует разрастание водорослей, их быстрому цветению. Вода будет постоянно грязной. Потому важно грамотно подобрать место.

Рекомендуется тщательно продумать подход к водоему. Это позволит проводить чистку максимально удобно. Лучше не создавать препятствий на линии возле берега.

Некоторые могут похвастаться потрясающим освещением, уникальной отделкой и даже ручьями, которые лишь усиливают привлекательность пруда.

Основные виды прудов для сада

Начинать стоит с выяснения, каким может быть прудик в саду. Существует несколько основных его видов. Они различаются по виду, назначению и особенностям возведения.

Маленький пруд

Имеет компактные габариты и возводится в качестве украшения для садового участка. Никакого активного отдыха подобный вариант не предполагает. Выполняет только декоративную роль. Подойдет для маленьких участков, где площадь территории весьма ограничена.

Миниатюрный водоем можно соорудить даже малыми средствами и на небольшом участке.

Рыбный пруд

Прекрасная замена стандартному аквариуму. Форма водоема может быть любой. Главным условием создания является то, что рыбкам должно быть максимально комфортно в организованных условиях. Прудик может стать местом обитания для декоративных рыбок или тех, что подходят для рыбалки. Необходимо организовать качественную систему фильтрации и обогатить воду кислородом.

Не переусердствуйте с выразительными растениями вдоль берега. Для маленького пруда на даче достаточно пары ярких акцентов.

Для плавания

Бассейн о

Оформление пруда на даче: правила, стили, материалы. Фото

Благодаря простоте и доступности материалов для создания искусственных водоемов зачастую дачные участки наполняются объектами, которые красивым садовым прудом можно назвать, только не желая обидеть владельца. Поэтому отнеситесь со вниманием не только к выбору варианта чаши пластикового пруда и поиску достойного производителя, но и к оформлению этого уголка сада. 


Неудачное оформление видно сразу. Помните, что любой садовый водоем должен гармонично встраиваться в окружение

Недавно мы разобрались, как выбрать пластиковый пруд для дачи и установить его. Теперь предлагаем рассмотреть варианты декора кромки искусственного садового водоема.

Пруд — элемент ландшафтного дизайна

Какие бы функции вы ни закладывали в мечту о собственном водоеме, любой пруд (не только декоративный) — это элемент ландшафтного дизайна. Поэтому он должен выполнять несколько эстетических задач.
  • Перекликаться по стилю оформления с домом и остальным пространством участка. Согласитесь, сочетание деревенского сада с плетнями, подсолнухами и другими рустикальными элементами и прудика в японском стиле будет не самым удачным.
  • Быть сомасштабным участку и окружению. Для небольшого сада, когда места под водоем маловато, не стоит выбирать емкости крупных размеров. Прудик размером с таз имеет право на существование в камерном малюсеньком уголке с садовой скамьей или парой садовых стульев и столиком, но на огромном пустом газоне такой объект никого не впечатлит. Не стоит также выбирать чересчур крупный или, наоборот, мелкий декор по сравнению с будущим водоемом. Это касается и подбора растений: маленький пруд — небольшие растения с аккуратными листьями.


Пруд должен быть логичным элементом концепции дизайна всего участка
  • Быть логичной частью продуманной композиции, а не одним из разномастных декоративных элементов типа ингредиента салата-винегрета.
  • Иметь отделку береговой линии: пластик или пленка любых расцветок не слишком гармонирует с природой. Аккуратная маскировка материала — первое правило при оформлении водоема.

Есть одна ошибка в оформлении, которую совершают многие, — перегруженность декоративными элементами. Зачастую небольшой прудик не видно из-за массивных каменных валунов, фигурок огромных пластиковых лягушек, мостиков, обилия растительности в воде и вокруг и прочего декора.


Когда декоративных элементов много…

А еще садовый водоем просто обязан быть безопасным. Обратите внимание на следующие моменты.

  • Если у вас маленькие дети, стоит позаботиться о том, чтобы ребенок не упал в пруд или бассейн, либо не делать водоем слишком глубоким. Кстати, от пруда иногда страдают и животные: в воду могут свалиться и не иметь возможности выбраться мелкие обитатели вашего участка — ежи, кроты, мыши.
  • Отделывая прибрежную территорию, остановите свой выбор на нескользких материалах. Избегайте полированных поверхностей: они опасны и сами по себе, а немного воды от дождя или брызг фонтана превратят дорожку около пруда в подобие катка.
  • Если используете электричество (для насосов, подсветки), все элементы должны быть надежно изолированы, используемые кабели — предназначены для уличных работ, необходимо сделать заземление.


Сделайте свой пруд не только красивым, но и безопасным

Стили садовых прудов

Ну, побрюзжали на тему достойного дизайна — и будет. Пора переходить к конкретным приемам оформления. Кстати, отличные советы, как не надо делать, вы найдете в статье Водоем в саду: типичные ошибки любителей.

Начать обустройство собственного водоема, чтобы он выглядел как настоящее озеро или прудик, нужно с продумывания концепции. То есть — с выбора стиля. Дизайн водного объекта вытекает из общего архитектурного решения участка или его части, в которой он разместится. От этого зависят и форма водоема (и самой пластиковой чаши), и его размеры, и отделка прибрежной зоны, и выбор растений. 


Классический (регулярный)

Для него характерны монументальность, гармония объемов, чистота линий, симметричность. Наиболее часто встречающиеся формы — прямоугольник, квадрат, круг. Классический стиль проявляется в регулярной планировке пространства. Другое название — формальный сад. Водоемы имеют правильные геометрические формы, и основная их декоративная ценность — это отражение деревьев, дома, неба. Часто водоем размещают на центральной аллее сада или парка и украшают фонтаном. В небольшом пространстве частного сада очень важно, чтобы все структурообразующие элементы дизайна подчинялись строгим линиям и формам.


Строгая форма водоема поддерживается линиями стриженых живых изгородей

Неформальный (пейзажный)

В противоположность классическому регулярному создатели неформальных садов черпают вдохновение в романтизме, который, в свою очередь, появился в конце XVIII века из увлечения готикой и Средневековьем. В архитектуре и дизайне отражается дух рыцарских турниров, трубадуров, стрельчатых готических арок. В неформальном саду — потаенные уголки, извилистые тропинки, тенистые беседки. Он производит впечатление старинного заросшего парка, но в тоже время эта заброшенность тщательно ухожена. Водоемы — как в песне: «Есть в графском парке черный пруд, там лилии цветут...» 


Легкая заброшенность лишь кажется такой. На самом деле прибрежные посадки тщательно продуманы и ухожены

Деревенский

Если вы выбрали для своего участка деревенский (рустикальный) стиль или экомотивы, то водоем может быть разным.
  • Имитация естественного прудика.
Совет: не спешите покупать пластиковое изделие слишком замысловатой формы. Как бы ни расхваливали производители и продавцы свои товары, такой пруд никогда не будет выглядеть естественным: в природе изрезанные берега бывают только у крупных водоемов, маленькие же стремятся к кругу, овалу или форме фасолины. Наиболее натуральные формы удобно создавать с помощью пленки для пруда.


Рустикальный стиль сада

  • Выполнен с использованием деревенских атрибутов в качестве чаши. Это могут быть бочки, корыто, поилка для животных или любая другая посудина подходящего размера (но никаких старых ванн или неприкрытых покрышек от «кировца»!).
  • В основе — пластиковая емкость правильной геометрической формы (прямоугольной или круглой), но оформленная в деревенской стилистике.


Пруд в деревенском стиле можно оформить и так

Этнический

Этническими называются сады, имеющие национальные черты. Наиболее популярен стилизованный японский сад, в котором вода занимает особое место — это одна из пяти обожествляемых японцами стихий. Изначально искусственные водоемы такого сада были прямоугольными, позже под влиянием Китая приняли произвольную форму, иногда — в виде иероглифа, несущего какой-либо положительный для владельцев сада смысл. Часто водоем представляет собой целый комплекс заводей, ручьев, протоков, островов, соединенных мостиками или недоступных.


Водоем — сердце японского сада

Кроме прудов, ручьев, водопадов, в японском саду устраивают водяные устройства: место для омовения перед чайной церемонией (цукубаи) и сиси-одоси — отпугиватель оленей (изначально) и злых духов. Такие предметы занимают мало места, и потому это хороший вариант для тех, кто не имеет возможности сделать полноценный пруд.

Цукубаи представляет собой раковину, в которую подается вода по бамбуковой трубке. Часто раковина — это просто углубление в камне.

Так как цукубаи — сооружение ритуальное, то, помимо камня-раковины, рядом располагают еще несколько камней: тот, на который встает человек, подошедший для омовения, и еще два — справа и слева, чтобы поставить светильник и емкость с горячей водой. Довершает композицию ковшик, которым зачерпывают воду, и традиционный каменный фонарь орибэ.


Цукубаи

Отпугиватель оленей (сиси-одоси) — тоже конструкция из каменной чаши и бамбуковых трубок для подачи воды. Только бамбуковый желоб подвижен: когда переполняется, он переворачивается, выливает воду и, возвращаясь в исходное положение, со стуком ударяется о камень.

Только не размещайте оба водяных устройства одновременно: в настоящих японских садах цукубаи и сиси-одоси располагают в совершенно противоположных местах. В маленьком стилизованном японском садике с водоемом можно ограничиться каким-то одним элементом.


Сиси-одоси

Чем оформить берег пруда

Не забываем, что пластиковый пруд — это всего лишь заготовка для создания водоема. Пластмассовый бортик, а возможно, и дно необходимо декорировать. Рассмотрим, с помощью чего это делают.Самый распространенный материал для отделки линии берега садового пруда. Он прочен и долговечен. Можно использовать любую разновидность (гранитные валуны, плиты песчаника, сланца или известняка, обломки мрамора) и любые размеры от гравия до масштабных каменных глыб. 


Оформление кромки натуральным камнем — самый распространенный вариант декора

В оформлении лучше применять камни разных размеров, дополняя крупные и средние экземпляры материалом мелкой фракции, так получится более естественная картина и вам будет проще скрыть неприглядные детали. Если камни будут равны как на подбор, то оформление будет нарочито искусственным, а у нас — другая цель.

При выборе камня используйте принцип единообразия. Не стоит в одной композиции смешивать различные горные породы и формы. Об этом принципе расскажем чуть подробнее.

Если используете плоские пластины природного камня (плитняк), не добавляйте в оформление круглые валуны.


Плитняк — значит плитняк

Учитывайте форму. К угловатым камням выбирайте в партнеры колотый гравий и щебень. Этот же принцип работает с округлыми камнями и окатанной галькой.


При выборе камня используйте принцип единообразия: выбрали округлые валуны, значит рядом будет уместна окатанная галька, а не колотый каменный отсев

Полированные гладкие поверхности можно использовать только в тех местах, где вы не планируете ходить. Вспоминаем пункт про безопасность!

Кроме камня в его естественном виде, для отделки садового водоема используют и погонные изделия, например специальные элементы для бортиков, ступени, брусчатку, декоративные детали. Для оформления пруда подойдет также и искусственный камень, особенно если он используется в отделке фасада дома или забора.

Бетон — один из вариантов исполнения искусственного камня. Это отличное решение для отделки зоны вокруг водоема в современном стиле. Но для оформления прудиков, имитирующих природное происхождение, тоже хорошо подойдет. Специальные смеси, с помощью которых можно создать имитацию практически любой породы камня, получили название архитектурного (или художественного) бетона. Этот материал позволяет создавать отделку прямо на месте, но обычно такая работа требует от мастера владения определенными навыками и художественными приемами.

Есть также специальная бетонная ткань, позволяющая создать имитацию камня именно той формы, которая необходима по замыслу, и без использования инструментов камнетеса.


Оформление пруда с помощью бетона. Фото с сайта roomester.ru

Совет: готовое бетонное полотно (которое продается далеко не везде и стоит дорого) в домашних условиях можно с успехом заменить на обычную мешковину, пропитанную раствором. Цементный раствор легко окрашивается с помощью пигментов, а для создания фактуры природной эрозии следует добавить в смесь торф. 

  • Дерево и искусственное дерево
Для оформления берега пруда подойдет натуральное дерево или террасные доски из композитных материалов. Однако с выбором последних нужно быть внимательным: самые дешевые варианты, к сожалению, не отличаются хорошим качеством и служат недолго.


Приподнятый настил из доски, прилегающий к берегу искусственного прудика

Металл в качестве материала для отделки садовых прудов не слишком популярен: все-таки владельцы загородных участков, по наблюдениям, больше тяготеют к традиционным решениям. Но если вы не против попробовать что-то новое, обратите внимание на кортеновскую сталь — один из последних трендов в ландшафтном дизайне. И не переживайте за долговечность материала: он не поддается коррозии и был создан для промышленного строительства (и к тому же широко используется в судостроении). Имитация кортена — обычный ржавый металл — такими свойствами не обладает.


Специальная кортеновская сталь с красивой ржавой патиной может быть использована в отделке водоема

  • Растительность
Конечно, водные и прибрежные растения — важная составляющая дизайна (однако рассказ об искусстве их подбора достоин отдельной статьи). Если вкопать пластиковую емкость не в уровень почвы, а немного ниже (кстати, при таком способе вообще проще декорировать пруд) и по периметру уложить дерн, то кромка воды приобретет естественные очертания. Оформление можно дополнить эффектными камнями — комбинация неживых материалов с растительностью всегда будет выглядеть наиболее выигрышно.


Естественный прудик

Интересное решение — живая изгородь, посаженная по краю пруда. Особенно хорошо такой декор подойдет для формального сада.

Ну что, загорелись идеей создания пруда? Самое время: почти все огородные дела уже закончены, а если сейчас купить пластмассовый пруд и вкопать его, то к началу будущего сезона все хорошенько осядет, уплотнится, и можно будет смело начинать декорирование.

Другие материалы нашего сайта, которые будут вам полезны:


Искусственный водоем на участке. Как сделать пруд своими руками

Большинство владельцев дачных участков или загородных домов мечтают оборудовать на нем искусственным водоемом, тем самым сделать его интереснее и привлекательнее. Но, обустройство такой зоны требует определенных знаний, где его разместить, как обеспечить водой, как ее очищать и так далее. Наша статья как раз для тех у кого больше вопросов чем ответов.

Искусственный водоем на участке, особенности

Пруд это часть ландшафтного дизайна на участке. Небольшая искусственная экосистема с водной средой, как правило, изолированная и не имеет связи с другими водоемами. Выделить можно несколько задач такой зоны:

  • декоративное украшение,
  • разведение рыбок,
  • отдых и купание.

В зависимости от этих задач определяется размер и способ устройства водоема.

Где лучше расположить пруд

Если основной целью строительства водоема является именно создание красивого элемента дизайна, логично разместить его так чтобы он был хорошо виден. Значит нужно подобрать место где мы будем проводить больше всего времени на даче и выбрать место для пруда так чтобы можно было его наблюдать, при этом он не мешал другим зонам.

Желательно чтобы водоем мог прогреваться прямыми солнечными лучами, однако их воздействие было не более 4-5 часов в день. В этом случае вода будет в меру прохладная и свежая. Время может колебаться в зависимости от глубины пруда, за основу берем 100 см. Чем меньше глубина, чем меньше солнца необходимо для прогрева слоя воды, и наоборот.

Перегрев водоема вызывает ускоренное размножение микроорганизмов, чистить воду в этом случаи придется намного чаще.

Выбрать место нужно так чтобы водная гладь большую часть дня была затененной деревьями или организовать искусственную тень.

Не стоит также располагать пруд непосредственно под деревьями. Опадающая листва очень быстро его засорит и необходимо будет чистить. К тому же, при рытье котлована, вы рискуете нарушить корневую систему деревьев. Или же наоборот, корни деревьев, со временем, могут повредить дно водоема.

Если же Вы планируете разводить рыбок в пруду, место расположения стоит выбирать исходя из будущих размеров. Необходимость затенения будет зависеть от вида рыбок и требований к их разведению.

Если водоем для купание, естественно максимум солнца!

Строить искусственный водоем или купить готовый

На этот вопрос нельзя ответить однозначно. Выбор стоит делать исходя из ваших целей, возможностей вашего участка, наличия времени и средств.

Готовая пластиковая емкость для пруда

Готовый водоем

Готовый пруд представляет собой пластиковую форму, которую нужно вкопать в грунт или установить ее на специальный каркас на своем приусадебном участке. Давайте рассмотрим плюсы и минусы его покупки.

Достоинства

Недостатки

Доступность

Ограниченность форм и размеров

Долговечность

Хрупкость самой формы

Простота монтажа

Отсутствие естественности

Легкость в обслуживании

 

Установка емкости проходит всего в 4 этапа:

  • подготовка котлована,
  • установка по уровню и фиксация,
  • заполнение водой,
  • декорирование.

Другими словами, такая емкость подходит если нужно сделать пруд быстро и не тратить много времени на его обслуживание, при этом он будет относительно небольшой. Но, самой главной проблемой таких форм это их хрупкость.

Не смотря на то что производители делаю их с необходимым запасом прочности, риск повредить все же есть. Возникшая трещина может быть отремонтирована во многих случаях, однако необходимо проводить демонтаж, транспортировать форму с мастерскую и обратно, что потребует много усилий и денег.

Построенный водоем

Более сложный вариант, но возможные формы такого пруда безграничны

Это может быть как сложная бетонная конструкция, так и просто вырытый котлован в грунте, выложенный галькой или специальной бутилкаучуковой пленкой для обеспечения гидроизоляции.

Преимущества такого устройства это:

  • неограниченный выбор формы, глубины и размеров,
  • создание эффекта природной зоны,
  • огромный выбор способов и методов декорирования.

У этого способа постройки водоема есть и свои минусы. Основной недостаток это время, его нужно значительно больше, чем например для того чтобы вкопать готовую пластиковую форму.

Чтобы провести такую работу необходимо иметь опыт и нужное оборудование. Часто такой вариант обойдется и значительно дороже, так как будут необходимы материалы, плюс к этому мастера возьмут деньги за работу.

Искусственный пруд на участке своими руками это реально, 7 этапов

Если же вы решили построить водоем, сделать это вполне можно и самостоятельно, имея небольшой опыт в строительстве, желание и фантазию. Весь процесс можно условно разделить на семь последовательных этапов.

Выполняем разметку

Приступать к работе можно определившись с размерами, глубиной и стилем зоны.

Подготавливаем котлован

Копаем котлован по заданной разметке с учетом многоуровневой глубины

Определившись с местом расположения нашего водоема следуя советам, описанным выше, начинаем рыть котлован. Для этого предварительно очищаем участок от всего лишнего и производим разметку. Рыть можно лопатой, в процессе удаляя с грунта камни, корни, чей то клад и так далее, чтобы этот грунт можно было использовать в дальнейшем.

Глубину пруда можно сделать одноуровневой или в несколько уровней. Прибрежную часть меньшей глубины, чем центральную, создавая эффект каскадности. Таких каскадов может быть несколько. Распределяем глубину:

  • Прибрежная часть – от 10 см до 40 см. Здесь можно разместить растения.
  • Мелководье – от 40 см до 100 см. Здесь можно разместить более глубоководные растения. Выложить гальку.
  • Глубоководная часть – от 100 и выше. Эта зона необходима если в пруду будут жить рыбки. Ее можно выложить более крупными камнями. Площадь такой части должна составлять примерно 30%  от общей площади пруда.

Прибрежную часть желательно выровнять с помощью уровня. Можно использовать лазерный или водный. В этом случае уровень воды будет равномерным по всему периметру.

Выбираем материал для устройства основания

Дно котлована необходимо чем то закрыть, сделать гидроизоляцию от грунта, иначе пруд быстро заилится. Есть несколько вариантов обустройства этой части, выбираем подходящий:

Бетонирование водоема

Бетонирование, надежный, но дорогостоящий и долгий способ. Его не сложно реализовать являясь специалистом в монолитных работах. Этот вариант выбираю, как правило, для больших водоемов или бассейнов. Используются только упрочненные бетонные растворы, подробнее о которых можно прочитать здесь.

Пластиковая форма. Этот быстрый способ устройства, позволяющий значительно сократить весь процесс. Эта форма помещается в котлован, оставшиеся пустоты заполняются грунтом или песком.

Мини пруды могут быть устроены с подручных материалов: старой ванной, бочки или даже тазика. По технологии монтажа они идентичны установке пластиковой формы.

Бутилкаучуковая пленка. Специально разработанный для этих задач материал. Очень надежная и выдерживает температурные перепады. Купить ее можно в строительных магазинах. Продается в рулонах по 6м шириной и 50м длинной, можно спаять кусок необходимой площади в домашних условиях с помощью специальной ленты. Срок службы этой пленки достигает 50 лет, что в разы больше чем у полимерной или ПВХ пленки.

Пленку укладывают по дну котлована стараясь избегать складок. Зафиксировать ее можно камнями в нескольких местах. Напуск по краям пруда должен быть в пределах 40-50 см чтобы надежно обеспечить фиксацию пленки. Прижимаем ее к грунту с помощью крупных камней.

К слову, эта пленка есть разных цветов, что дает вам больше вариантов для оформления водоема.

Система водоснабжения

Визуализация данных Python для начинающих - Реальный Python

Если вы только знакомитесь с набором данных или готовитесь к публикации результатов, визуализация - важный инструмент. Популярная библиотека анализа данных Python, pandas, предоставляет несколько различных вариантов визуализации ваших данных с помощью .plot () . Даже если вы находитесь в начале своего пути к пандам, вы скоро будете создавать базовые графики, которые дадут ценную информацию о ваших данных.

В этом руководстве вы узнаете:

  • Что представляют собой различные типы графиков панд и когда их использовать
  • Как получить обзор набора данных с гистограммой
  • Как обнаружить корреляцию с диаграммой рассеяния
  • Как анализировать различные категории и их отношения

Настройте среду

Лучше всего следить за кодом из этого руководства в Jupyter Notebook.Таким образом, вы сразу увидите свои сюжеты и сможете поиграть с ними.

Вам также понадобится рабочая среда Python, включая pandas. Если у вас его еще нет, у вас есть несколько вариантов:

  • Если у вас более амбициозные планы, то скачайте дистрибутив Anaconda. Он огромен (около 500 МБ), но вы будете готовы к большинству задач по анализу данных.

  • Если вы предпочитаете минималистичную настройку, ознакомьтесь с разделом по установке Miniconda в разделе Настройка Python для машинного обучения в Windows.

  • Если вы хотите придерживаться pip , установите библиотеки, обсуждаемые в этом руководстве, с помощью pip install pandas matplotlib . Вы также можете получить Jupyter Notebook с pip install jupyterlab .

  • Если вы не хотите ничего настраивать, воспользуйтесь онлайн-пробной версией Jupyter Notebook.

После настройки среды вы можете загрузить набор данных. В этом руководстве вы собираетесь проанализировать данные по специальностям колледжей, полученные из выборки микроданных общественного пользования в США за 2010–2012 гг.Он послужил основой для экономического руководства по выбору специалиста в колледже, размещенного на веб-сайте FiveThirtyEight.

Сначала загрузите данные, передав URL-адрес загрузки в pandas.read_csv () :

>>>
  In [1]: импортировать панд как pd В [2]: download_url = ( ...: "https://raw.githubusercontent.com/fivethirtyeight/" ...: "data / master / college-majors / latest-grads.csv" ... :) В [3]: df = pd.read_csv (download_url) В [4]: ​​type (df) Out [4]: ​​панды.core.frame.DataFrame  

Вызывая read_csv () , вы создаете DataFrame, который является основной структурой данных, используемой в пандах.

Теперь, когда у вас есть DataFrame, вы можете взглянуть на данные. Во-первых, вы должны настроить параметр display.max.columns , чтобы убедиться, что pandas не скрывает никаких столбцов. Затем вы можете просмотреть первые несколько строк данных с помощью .head () :

>>>
  В [5]: pd.set_option ("display.max.columns", Нет) В [6]: df.голова()  

Вы только что отобразили первые пять строк DataFrame df , используя .head () . Ваш результат должен выглядеть так:

.

примеров графиков с Matplotlib и Pyplot

Все примеры можно посмотреть в этом образце Jupyter notebook

Для этого у вас должен быть установлен модуль matplotlib !

Используемые версии: Pandas 1.0.x, matplotlib 3.0.x

Примеры данных для примеров

  импортировать панд как pd df = pd.DataFrame ({ 'name': ['john', 'mary', 'peter', 'jeff', 'bill', 'lisa', 'jose'], 'возраст': [23,78,22,19,45,33,20], 'пол': ['М', 'Ж', 'М', 'М', 'М', 'Ж', 'М'], "штат": ["калифорния", "округ Колумбия", "калифорния", "округ Колумбия", "калифорния", "техас", "техас"], 'num_children': [2,0,0,3,2,1,4], 'num_pets': [5,1,0,5,2,2,3] })  
Так выглядит наш образец набора данных

Pandas имеет тесную интеграцию с matplotlib.

Вы можете построить данные напрямую из вашего DataFrame, используя метод plot () :

Точечная диаграмма двух столбцов

  импортировать matplotlib.pyplot как plt импортировать панд как pd # диаграмма рассеяния для сравнения num_children и num_pets df.plot (kind = 'scatter', x = 'num_children', y = 'num_pets', color = 'red') plt.show ()  
Исходный кадр данных Похоже у нас тренд

Гистограмма значений столбца

  импорт matplotlib.pyplot как plt импортировать панд как pd # простой линейный сюжет df.plot (kind = 'bar', x = 'name', y = 'age')  
Исходный кадр данных 'kind' принимает такие аргументы, как 'bar', 'barh' (горизонтальные полосы) и т. Д.

Линейный график, несколько столбцов

Просто повторно используйте объект Axes .

  импортировать matplotlib.pyplot как plt импортировать панд как pd # gca означает "получить текущую ось" топор = plt.gca () df.plot (kind = 'строка', x = 'name', y = 'num_children', ax = ax) df.сюжет (kind = 'line', x = 'name', y = 'num_pets', color = 'red', ax = ax) plt.show ()  
Исходный кадр данных plot () принимает необязательный аргумент 'ax', который позволяет
повторно использовать Axis для построения нескольких линий

Сохранить график в файл

Вместо того, чтобы звонить plt.show () , звоните plt.savefig ('outputfile.png') :

  импортировать matplotlib.pyplot как plt импортировать панд как pd df.сюжет (вид = 'полоса', x = 'имя', y = 'возраст') # сюжет сохраняется в 'output.png' plt.savefig ('output.png')  

Барный участок с группой по

  импортировать matplotlib.pyplot как plt импортировать панд как pd df.groupby ('состояние') ['имя']. ​​nunique (). plot (kind = 'bar') plt.show ()  
Исходный кадр данных Количество уникальных имен на состояние

Столбчатый график с группировкой по

Пример: графиков, подсчет по категориям в виде столбца с накоплением:

  импорт matplotlib.pyplot как plt # создаем фиктивную переменную, которую они группируют по этому # установите для легенды значение false, потому что мы исправим это позже df.assign (dummy = 1) .groupby ( ['пустышка', 'состояние'] ) .size (). to_frame (). unstack (). plot (kind = 'bar', stacked = True, legend = False) plt.title ('Количество записей по штатам') # other будет отображаться как dummy plt.xlabel ('состояние') # отключить галочки по оси x plt.xticks ([]) # исправить легенду current_handles, _ = plt.gca (). get_legend_handles_labels () reversed_handles = обратный (current_handles) метки = обратное (df ['состояние'].уникальный ()) plt.legend (reversed_handles, labels, loc = 'нижний правый') plt.show ()  
3 ряда для Калифорнии,
2 для Вашингтона и Техаса
Обратите внимание, как легенда следует в том же порядке
, что и фактический столбец.
Это упрощает чтение вашего сюжета.

Гистограмма с накоплением и группировкой по, нормализованная до 100%

График, на котором сумма столбцов составляет 100%.

Аналогично приведенному выше примеру, но:

Пример: Построить процентное количество записей по состоянию

  импорт matplotlib.pyplot как plt импортировать matplotlib.ticker как mtick # создаем фиктивную переменную и группируем по ней # установите для легенды значение false, потому что мы исправим это позже df.assign (dummy = 1) .groupby ( ['пустышка', 'состояние'] ) .size (). groupby (level = 0) .apply ( лямбда x: 100 * x / x.sum () ) .to_frame (). unstack (). plot (kind = 'bar', stacked = True, legend = False) # или он будет отображаться как 'dummy' plt.xlabel ('состояние') # отключить галочки по оси x plt.xticks ([]) # исправляем легенду, иначе она будет включать фиктивную переменную current_handles, _ = plt.gca (). get_legend_handles_labels () reversed_handles = обратный (current_handles) правильные_ метки = обратное (df ['состояние']. unique ()) plt.legend (reversed_handles, corre_labels) plt.gca (). yaxis.set_major_formatter (mtick.PercentFormatter ()) plt.show ()  
Исходный кадр данных Количество записей, сгруппированных только по состоянию, в сумме до 100%

Гистограмма с накоплением, двухуровневая группа по

Просто выполните обычную группу по () и вызовите unstack () :

  импорт matplotlib.pyplot как plt импортировать панд как pd df.groupby (['состояние', 'пол']). size (). unstack (). plot (kind = 'bar', stacked = True) plt.show ()  
Исходный кадр данных Гистограмма с накоплением, показывающая количество людей
в штате, разделенных на мужчин и женщин

Другой пример: подсчитайте людей по полу, разделив по штатам:

  импортировать matplotlib.pyplot как plt импортировать панд как pd df.groupby (['пол', 'состояние']). size ().unstack (). plot (kind = 'bar', stacked = True) plt.show ()  
Исходный кадр данных Теперь сгруппированы по «состояние» и «пол»

Гистограмма с накоплением с двухуровневой группой по, нормализованная до 100%

Иногда вас интересуют только раздачи, а не чистые суммы:

  импортировать matplotlib.ticker как mtick импортировать matplotlib.pyplot как plt df.groupby (['пол', 'состояние']).size (). groupby (level = 0) .apply ( лямбда x: 100 * x / x.sum () ) .unstack (). plot (kind = 'bar', stacked = True) plt.gca (). yaxis.set_major_formatter (mtick.PercentFormatter ()) plt.show ()  
Исходный кадр данных Количество записей, сгруппированных по штатам и полу, с нормализованными столбцами
, так что каждый суммирует до 100%

Гистограмма значений столбца

Вы также можете использовать numpy arange для автоматического создания ящиков: np.arange (<начало>, <остановка>, <шаг>)

  импортировать matplotlib.pyplot как plt импортировать панд как pd df [['age']]. plot (kind = 'hist', bins = [0,20,40,60,80,100], rwidth = 0,8) plt.show ()  
Исходный кадр данных Самая распространенная возрастная группа - от 20 до 40 лет

Гистограмма дат

Для преобразования из пользовательских форматов см .: Столбец в дату и время: пользовательский формат

Чтобы отобразить количество записей в единицу времени, вы должны a) преобразовать столбец даты в datetime с помощью to_datetime () b) позвонить .сюжет (вид = 'hist') :

  импортировать панд как pd импортировать matplotlib.pyplot как plt # исходный фрейм данных с использованием произвольного формата даты (м / д / г) df = pd.DataFrame ({ 'название':[ "Джон", "Лиза", "Питер", "Карл", "Линда", "Бетти" ], 'Дата рождения':[ «21.01.1988», «10.03.1977», «25.07.1999», «22.01.1977», «30.09.1968», «15.09.1970» ] })  
Исходный фрейм данных с использованием строк для дат (в американском формате)

Теперь преобразуйте столбец даты в тип datetime и используйте plot (kind = 'hist'):

  df ['date_of_birth'] = pd.to_datetime (df ['date_of_birth'], infer_datetime_format = True) plt.clf () df ['дата_рождения']. map (лямбда d: d.month) .plot (kind = 'hist') plt.show ()  
Столбец теперь имеет тип datetime64 [ns]
(хотя они по-прежнему выглядят как строки)
Каждый объект представляет собой обычный объект Python datetime.Timestamp .
Отобразите каждый месяц и участок

.Визуализация фрейма данных

с помощью Pandas Plot

Визуализация всегда была сложной задачей, но с появлением функции plot () в фрейме данных стало довольно легко создавать прилично выглядящие графики с вашим фреймворком данных, методом ** plot ** в Series и DataFrame это просто простая оболочка вокруг Matplotlib plt.plot () , и вам действительно не нужно писать эти длинные коды matplotlib для построения графика.

В этом посте я покажу вам, как эффективно использовать функцию pandas plot и строить графики и графики с помощью всего одного лайнера, а также исследую все функции и параметры этой функции.Я бы использовал данные Всемирного индекса счастья за 2019 год, и вы можете скачать эти данные по следующей ссылке.

Ссылка для скачивания: World Happiness Data

Создать фрейм данных

Загрузите файл CSV и посмотрите, как выглядят данные

  импортировать панд как pd df = pd.read_csv ('./ world-happy-report-2019.csv') df.head (3)  

Все различные столбцы в фрейме данных. Некоторые из этих столбцов являются подробными, и я переименую их, чтобы сделать их краткими и содержательными.

  df.rename (columns = {"Country (region)": "Country", "Log of GDPnper capita": "Log_GDP_per_capita", "Ожидаемая продолжительность здорового образа жизни": "Health_life_expect"}, inplace = True) df.columns  

Барный участок Панды

Давайте начнем с основного графика столбцов. Мы возьмем график Bar с несколькими столбцами и перед этим изменим бэкэнд matplotlib - наиболее полезно рисовать графики в отдельном окне (используя% matplotlib tk), поэтому мы перезапустим ядро ​​и будем использовать бэкэнд GUI с этого момента .

 % матплотлиб тк df1 = df [: 5] df1.plot ('Страна', ['Коррупция', 'Свобода', 'Щедрость', 'Социальная поддержка'], kind = 'bar')  

Штанга с позициями

Мы также можем указать положение столбца вместо имени столбца. Здесь мы задаем положение столбца оси Y как 7,6,8,5

 % матплотлиб тк df1 = df [: 5] df1.plot ('Страна', [7,6,8,5], kind = 'bar')  

График Pandas

Сначала мы выбираем первые пять строк из фрейма данных, а затем строим Country как ось x и другие пять столбцов - Corruption, Freedom, Generosity, Social support как ось y и меняем ** kind ** как линию.Четыре столбца также показаны в поле условных обозначений

.
  df1 = df [: 5] df1.plot ('Страна', ['Коррупция', 'Свобода', 'Щедрость', 'Социальная поддержка'], kind = 'line')  

Pandas Box Plot

Для блочной диаграммы получите первые пять самых счастливых стран, нарезав фрейм данных, как вы можете видеть в коде df [: 5], а затем используйте функцию построения с полем ** kind ** , чтобы нарисовать график

  df [: 5] .plot (x = 'Country', kind = 'box')  

Диаграмма рассеяния панд

Pandas Диаграмма рассеяния между столбцами Freedom и Corruption, просто выберите ** kind ** как разброс и цвет как красный

  df.сюжет (x = 'Коррупция', y = 'Свобода', kind = 'scatter', color = 'R')  

Также существует вспомогательная функция pandas.plotting.table, которая создает таблицу из DataFrame или Series и добавляет ее в экземпляр Matplotlib Axes. Эта функция может принимать ключевые слова, которые есть в таблице matplotlib.

  из таблицы импорта pandas.plotting # df1 = df [: 5] df1 = df.loc [: 5, ['Страна (регион)', 'Коррупция', 'Свобода', 'Щедрость', 'Социальная поддержка']] ах = df1.plot ('Страна (регион)', ['Коррупция', 'Свобода', 'Щедрость', 'Социальная поддержка'], kind = 'bar', title = 'Bar Plot', легенда = Нет) table (ax, np.round (df1.describe (), 2), loc = 'верхний правый')  

Pandas Plot set x and y range или xlims & ylims

Давайте посмотрим, как мы можем использовать параметры xlim и ylim , чтобы установить предел осей x и y, на этом линейном графике мы хотим установить предел x от 0 до 20 и предел y от 0 до 100.Сначала мы разрезаем исходный фрейм данных, чтобы получить первые 20 самых счастливых стран, а затем используем функцию ** plot ** и выбираем ** kind ** в качестве строки и xlim от 0 до 20 и ylim от 0 до 100 в качестве ** кортеж **

  df1 = df [: 20] df1 ['Freedom']. plot (kind = 'line', xlim = (0,20), ylim = (0,100))  

Вы можете увидеть диапазон пределов оси X от 0 до 20 и диапазон пределов оси Y от 0 до 100, как установлено в функции построения графика

Pandas отображает x-тики и y-тики

Текущие отметки не идеальны, потому что они не показывают интересных значений, и мы изменим их так, чтобы они отображали только эти значения.Для оси x я хочу 0,10,15 и 20 на шкале, и аналогично для оси y я хочу 0,50,70,100 значений на шкале. Мы передадим эти значения как параметры ** list ** от до ** xticks ** и yticks .

  df [: 20] ['Freedom']. Plot (kind = 'line', xlim = (0,20), ylim = (0,100), color = 'red', xticks = ([0,10,15). , 20]), yticks = ([0,50,70,100]) title = 'xticks')  

Вы можете видеть, что ось x имеет то же значение, что и переданные в параметры xticks, и то же самое для оси y

Текущие пределы рисунка немного далеки, и мы хотим четко видеть все точки данных на шкале.Таким образом, мы получаем все отметки с расстоянием 1 между осью x и расстоянием 10 между двумя отметками для оси y. Просто проверьте, как мы настроили понимание списка, чтобы получить эти значения. Вы можете попробовать изменить некоторые другие значения в списке и проверить, как это выглядит.

  df [: 20] ['Freedom']. Plot (kind = 'line', xlim = (0,20), ylim = (0,100), color = 'red', xticks = ([w * 1 для w в диапазоне (20)]), yticks = ([w * 10 для w в диапазоне (40)]))  

Текстовые метки на оси

Значит, вы не хотите видеть эти числа на шкале, а вместо этого хотите установить метки.Это хороший способ понять, находятся ли ваши графики в установленных пределах или превышают их, поэтому здесь мы меняем метки оси x на текстовые метки как Low, Medium и High

.
  ax = df [: 20] ['Freedom']. Plot (kind = 'line', xlim = (0,20), ylim = (0,100), color = 'red', xticks = ([0,10 , 20]), yticks = ([w * 30 для w в диапазоне (40)])) ax.set_xticklabels ([«Низкий», «Средний», «Высокий»])  

Масштабирование журнала

Эта функция полезна, когда вы работаете с данными с большим диапазоном, и установка целых чисел в масштабе не является вариантом, и вы хотите установить такие значения, как 10, 100, 1000 и т. Д. logx и logy - это логические параметры, которые при значении true будут отображать шкалы журнала на одной или обеих осях

  df [: 20] ['Freedom']. Plot (kind = 'line', xlim = (0,1000), ylim = (0,100), color = 'red', logx = True).  

Стиль линии графика панд

Мы также можем изменить стиль линий графиков, используя параметры style . Я просто использую зеленый кружок (style = ’go’), чтобы обозначить все точки данных на 2D-графике.Вы можете найти полный список маркеров, стилей линий и цветов в официальной документации matplotlib . Щелкните эту ссылку и проверьте в разделе «Примечания».

Панды с накоплением в баре

Вы можете использовать параметр с накоплением для построения диаграммы стека с гистограммой и графиком площади Здесь мы строим горизонтальную полосу с накоплением, для которой установлено значение True. В качестве упражнения вы можете просто удалить сложенный параметр и посмотреть, какой график строится.

Линии сетки Pandas

Итак, вы хотите увидеть линии сетки осей, тогда просто установите параметр grid как True

  df.сюжет (x = 'Corruption', y = 'Freedom', kind = 'scatter', color = 'R', grid = True)  

Панды Подсюжеты

С помощью ** subplot ** вы можете расположить участки в регулярной сетке. Вам необходимо указать количество строк и столбцов и номер участка. Используя параметр layout , вы можете определить количество строк и столбцов. Здесь мы строим гистограммы для каждого столбца в фрейме данных для первых 10 строк (df [: 10]).На первом рисунке ниже наш макет задан как 4 строки и 3 столбца, а на втором рисунке макет задан как 3 строки и 4 столбца.

  df [: 10] .plot (kind = 'hist', subplots = True, layout = (4,3))  

4 строки и 3 столбца

3 строки и 4 столбца

Заголовок над всеми частями

На обоих рисунках выше у нас нет названий подзаговоров.поэтому мы можем передать заголовки в виде списка в параметре title , когда подзаголовок установлен как True

  df [: 10] .plot (kind = 'hist', subplots = True, layout = (3,4), legend = False, title = ['Ladder', 'SD of Ladder', 'Positive effect', «Негативный аффект», «Социальная поддержка», «Свобода», «Коррупция», «Щедрость», «Log_GDP_per_capita», 'Health_Life_expect'])  

Цветовая карта панд

Потенциальная проблема при построении большого количества столбцов заключается в том, что может быть трудно различить некоторые серии из-за повторения цветов по умолчанию.Чтобы исправить это, построение графика DataFrame поддерживает использование аргумента цветовой карты , который принимает либо цветовую карту Matplotlib , либо строку, которая является именем цветовой карты, зарегистрированной в Matplotlib

.
  df1 = df [: 5] df1.plot ('Страна', ['Коррупция', 'Свобода', 'Щедрость', 'Социальная поддержка'], kind = 'area', colormap = 'gist_rainbow')  

Pandas Plot Groupпо количеству

Вы также можете построить график группы с помощью агрегатных функций , таких как count, sum, max, min и т. Д.Здесь мы группируемся по континентам и подсчитываем количество стран на каждом континенте во фрейме данных, используя агрегатную функцию, и получили круговую диаграмму, как показано на рисунке ниже

.

Примечание: В исходном фрейме данных нет столбца с именем континент, поэтому я сопоставил все страны в столбце страны и создал новый столбец с именем континент. Вы можете проверить эту ссылку, чтобы увидеть карту между странами и континентами.

  df.groupby («континент») [«континент»].agg ('count'). plot (kind = 'pie', title = 'Group-By Country')  

Панды Групппо Сумма участка

Для каждого континента вычислите сумму Health_Life_expect и нанесите ее на круговую диаграмму

  df.groupby ('continent') ['Health_life_expect']. Agg (lambda x: sum (x)). Plot (kind = 'pie', title = 'High Health Life Expectancy')  

Заключение

Dataframe plot функция, которая является оболочкой над функцией графика matplotlib, дает вам всю функциональность и гибкость для построения красивых графиков с вашими данными.Только если вам нужны расширенные графики, которые нельзя сделать с помощью функции plot, вы можете переключиться на matplotlib или seaborn. Вы можете использовать это упражнение в качестве основы для построения графика данных и просто использовать некоторые другие параметры функции построения графика и посмотреть, что у вас получится. Вы можете поделиться своими выводами, или если вы думаете, что я пропустил какие-либо важные особенности этого сюжета, напишите мне, пожалуйста, в разделе комментариев

.

python - как я могу построить отдельные кадры данных Pandas в качестве подзаголовков?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Товары
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
.

Руководство по Pandas и Matplotlib для исследования данных | Хьюго Долан

Фотография Клинта МакКоя на Unsplash

После недавнего использования Pandas и Matplotlib для создания графиков / анализа для этой статьи о пузыре собственности в Китае и создании случайной модели регрессии для поиска недооцененных подержанных автомобилей ( подробнее об этом скоро). Я решил составить это практическое руководство, которого, надеюсь, будет достаточно, чтобы вы научились работать с собственными данными с помощью Pandas и MPL!

Эта статья разбита на следующие разделы:

Основные требования

  • Чтение данных из CSV
  • Форматирование, очистка и фильтрация фреймов данных
  • Группировка и объединение

Визуализация вашего Данные

  • Основы работы с графиком
  • Скрипка Сиборна и lm-графики
  • Парные графики и тепловые карты

Эстетика фигур

  • Многокоординатные графики
  • Делаем ваши диаграммы менее научными

Чтение CSV / Требуемый импорт для Matplotlib и Pandas

 import matplotlib.pyplot as plt 
import pandas as pd
import numpy as np
% matplotlib inlinecar_data = pd.read_csv ('inbox / CarData-E-class-Tue Jul 03 2018.csv')

Inline указывает, что графики отображаются как выходные данные ячейки, read_csv возвращает DataFrame, путь к файлу относится к пути вашего ноутбука.

Форматирование, очистка и фильтрация фреймов данных

Часто при работе с большим количеством функций приятно видеть первую строку или имена всех столбцов, используя свойство columns и head (nRows) функцию .Однако, если нас интересуют типы значений для категории, такой как modelLine, мы можем получить доступ к столбцу, используя синтаксис квадратных скобок и использовать .unique () для проверки параметров.

 print (car_data.columns) 
car_data.head (2)
 car_data ['modelLine']. Unique () 

Очевидно, что существует несколько версий одной и той же модельной линейки, представленных в разных вариациях «Специального оборудования», поэтому мы будет использовать регулярное выражение для замены всего, что содержит SE, на Специальное оборудование.Точно так же есть несколько столбцов с Nans (Not a Number) , поэтому мы просто отбросим их с dropna (subset = [‘modelLine’]).

 car_data = car_data.dropna (subset = ['modelLine']) 
car_data ['modelLine'] = car_data ['modelLine']. Replace (to_replace = {'. * SE. *': 'Стандартное оборудование'} , regex = True)

Мы также можем отфильтровать нежелательные значения, такие как 'undefined', сравнивая строки modelLine с некоторым логическим вопросом, это возвращает логический массив тех же размеров, что и строки DataFrame, который можно использовать для фильтрации с снова синтаксис квадратных скобок.

 car_data = car_data [(car_data ['modelLine']! = 'Undefined')] car_data ['modelLine']. Unique () 
Это выглядит намного лучше!

Обратите внимание на то, что pandas никогда не изменяет существующие данные, поэтому мы должны перезаписывать наши старые данные вручную при выполнении любых мутаций / фильтров. Хотя это может показаться излишним, это чрезвычайно эффективный метод уменьшения нежелательных побочных эффектов и ошибок в вашем коде.

Двигаясь дальше, нам также необходимо изменить поле firstRegistration, обычно это следует рассматривать как формат даты Python, но вместо этого мы будем рассматривать его как числовое поле для удобства при выполнении регрессии данных в будущей статье.

Учитывая, что эти данные связаны с регистрацией автомобилей, год действительно является важным компонентом, который нам необходимо сохранить. Таким образом, рассмотрение этого поля как числового означает, что мы можем применить числовое округление, умножение / деление для создания столбца функции «Год регистрации», как показано ниже.

 car_data ['firstRegistration']. Head (5) car_data ['firstRegistrationYear'] = round ((car_data ['firstRegistration'] / 10000), 0) 
car_data ['firstRegistrationYear'] .head (5)
Похоже, результат, который мы искали.

Использование группировки и слияния

Группировка может использоваться для создания групп строк на основе определенной функции в вашем наборе данных, например. категориальный столбец «modelLine». Затем мы можем выполнить такую ​​операцию, как среднее, минимальное, максимальное, стандартное для отдельных групп, чтобы помочь описать образцы данных.

 group_by_modelLine = car_data.groupby (by = ['modelLine']) 
car_data_avg = group_by_modelLine.mean ()
car_data_count = group_by_modelLine.count ()
Средние данные DataCount: Обратите внимание, что это просто количество записей каждой модели Строка

Как вы можете видеть, среднее значение для каждой числовой характеристики было вычислено для каждой линии модели.Group by очень универсальны и также принимают лямбда-функции для более сложной маркировки строк / групп.

Затем мы соберем DataFrame только из соответствующих функций, чтобы построить график доступности (или количества автомобилей) и среднего количества оборудования на автомобиль. Этот DataFrame может быть создан путем передачи словаря ключей, которые представляют столбцы и значения, которые являются отдельными столбцами или сериями из наших существующих данных. Здесь это работает, потому что оба фрейма данных имеют одинаковое количество строк. В качестве альтернативы мы можем объединить два фрейма данных по их индексам (modelLine) и соответствующим образом переименовать суффиксы повторяющихся столбцов.

Затем мы построим эти две переменные с сортировкой по оборудованию и доступности в виде горизонтальной гистограммы.

 # Поскольку все столбцы в car_data_count одинаковы, мы будем использовать только первый столбец, так как остальные дадут тот же результат. iloc позволяет нам взять все строки и нулевой столбец. car_data_count_series = car_data_count.iloc [:, 0] features_of_interest = pd.DataFrame ({'equipment': car_data_avg ['equipment'], 'availability': car_data_count_series}) altern_method = car_data_avg.merge (car_data_count, left_index = True, right_index = True, суффиксы = ['_ avg', '_ count']) альтернативный метод [['equipment_avg', 'firstRegistration_count']]. sort_values ​​(by = ['equipment_avg', 'firstRegistration_count'] , ascending = True) .plot (kind = 'barh') 

Функция Pandas Plot

Pandas имеет встроенную функцию .plot () как часть класса DataFrame. Он имеет несколько ключевых параметров:

kind - ‘bar’, ’barh’, ’pie’, ’scatter’, ’kde’ и т. Д., Которые можно найти в документации.
цвет - Который принимает и массив шестнадцатеричных кодов, соответствующих последовательно каждой серии / столбцу данных.
стиль линий - «сплошной», «пунктирный», «штриховой» (применяется только к линейным графикам)
xlim, ylim - укажите кортеж (нижний предел, верхний предел), для которого будет отображаться график
легенда - логическое значение для отображения или скрытия легенды
метки - список, соответствующий количеству столбцов в фрейме данных, здесь можно указать описательное имя для легенды
title - Строка заголовка графика

Их довольно просто использовать, и мы сделаем несколько примеров, используя.plot () позже в этом посте.

Seaborn lmplots

Seaborn строится на основе matplotlib, чтобы обеспечить более богатую готовую среду. Он включает удобную функцию построения графика lmplot для быстрого изучения множества переменных. Используя наш пример данных об автомобиле, мы хотели бы понять связь между комплектацией автомобиля и продажной ценой. Очевидно, мы также хотели бы, чтобы эти данные были сегментированы по модельному ряду, чтобы сравнивать подобное с подобным.

 import seaborn as sns 

Передавая в наших столбцах метки для оборудования и цены (оси x и y), за которыми следует фактический источник DataFrame.Используйте ключевое слово col, чтобы создать отдельный график для каждой линии модели, и установите col_wrap 2, чтобы получилась хорошая сетка.

 filter_class = car_data [car_data ['modelLine']! = 'AVANTGARDE'] sns.lmplot («оборудование», «цена», data = filter_class, hue = «gears», fit_reg = False, col = 'modelLine', col_wrap = 2) 

Как видите, добавление оттенка в таблицу для количества передач было особенно информативным, поскольку эти типы автомобилей, как правило, не лучше оборудованы, но более дороги. Как видите, мы можем провести существенное исследование нашего набора данных в трех строках кода.

Графики для скрипки Seaborn

Эти графики отлично подходят для работы с большими непрерывными наборами данных, и их также можно сегментировать по индексу. Используя наш набор данных об автомобилях, мы можем лучше понять распределение цен на подержанные автомобили. Поскольку возраст автомобиля существенно влияет на цену, мы построим первый год регистрации как переменную оси x, а цену как нашу y. Затем мы можем установить наш оттенок, чтобы отделить различные варианты модели.

 из matplotlib.ticker import AutoMinorLocatorfig = plt.figure (figsize = (18,6)) LOOKBACK_YEARS = 3 
REGISTRATION_YEAR = 2017filtered_years = car_data [car_data ['firstRegistrationYear']> REGISTRATION_YEAR - LOOKBACK_YEARS] ax1 = price ', hrc_years', html ' = 'modelLine') ax1.minorticks_on ()
ax1.xaxis.set_minor_locator (AutoMinorLocator (2))
ax1.grid (which = 'minor', axis = 'x', linewidth = 1)

Обратите внимание, что сценарий скрипки Функция возвращает ось, на которой отображается график. Это позволяет нам редактировать свойство оси.В этом случае мы установили второстепенные отметки и использовали AutoMinorLocator, чтобы разместить 1 второстепенную отметку между каждым основным интервалом. Затем я сделал небольшую сетку видимой с шириной линии 1. Это был изящный прием, позволяющий ставить рамку вокруг каждого года регистрации.

Парные диаграммы и корреляционные тепловые карты

В наборах данных с небольшим количеством функций (10–15) парные диаграммы Seaborn могут быстро обеспечить визуальный контроль любых взаимосвязей между переменными. Графики по левой диагонали представляют распределение каждой функции, а графики вне диагоналей показывают взаимосвязь между переменными.

 sns.pairplot (car_data.loc [:, car_data.dtypes == 'float64']) 
(Это всего лишь раздел, я не смог вместить все переменные, но вы понимаете концепцию.)

Мы аналогичным образом можно использовать pandas Corr (), чтобы найти корреляцию между каждой переменной в матрице и построить ее, используя функцию тепловой карты Seaborn, указав метки и диапазон цветов тепловой карты.

 corr = car_data.loc [:, car_data.dtypes == 'float64']. Corr () sns.heatmap (corr, xticklabels = corr.columns, yticklabels = corr.columns, cmap = sns.diverging_palette (220, 10, as_cmap = True)) 

Комбинация этих двух инструментов может быть весьма полезна для быстрого определения важных функций модели. Например, используя тепловую карту, мы можем видеть из верхней строки, что количество передач и первая регистрация положительно коррелируют с ценой, тогда как пробег, вероятно, будет отрицательно коррелирован. Это, безусловно, идеальный инструмент для анализа, но полезный на базовом уровне.

График с несколькими осями

Ниже приведены некоторые данные из моей предыдущей публикации о пузыре недвижимости в Китае.Я хотел показать данные о строительстве для всех городов, а затем представить их разбивку по уровням города в виде одной цифры.

Давайте разберемся, как мы могли бы создать такую ​​фигуру:

Сначала мы определяем размер фигуры, чтобы обеспечить адекватное пространство для построения графика. При рисовании с несколькими осями мы определяем сетку, на которой может быть размещена ось. Затем мы используем функцию subplot2grid, чтобы вернуть ось в желаемом месте (указанном в верхнем левом углу) с правильным диапазоном строк / столбцов.

 fig = plt.figure (figsize = (15,12)) 
grid_size = (3,2)
hosts_to_fmt = [] # Поместите заголовок на Figurefig.text (x = 0.8, y = 0.95, s = ' Источники: Национальное статистическое бюро Китая ', fontproperties = subtitle_font, horizontalalignment =' left ', color =' # 524939 ') # Наложение нескольких графиков на одну и ту же ось, которая охватывает 1 весь столбец рисункаlarge_left_ax = plt.subplot2grid (grid_size, (0,0), colspan = 1, rowspan = 3)

Затем мы можем построить график на этой оси, указав свойство ax функции построения графика.Обратите внимание, что несмотря на построение графика на определенной оси, использование параметра secondary_y означает, что будет создан новый экземпляр оси. Это будет важно сохранить для форматирования позже.

 # Объединение в ряды в единый фрейм данных для упрощения построения строительной_статистики = pd.DataFrame ({
'Построенная площадь (кв.м, средн. Город)':
china_constructed_units_total,
'Приобретенные единицы (кв. М, средн. Город)' :
china_under_construction_units_total,
}) construction_statistics.plot (ax = large_left_ax,
legend = True, color = ['b', 'r'], title = 'All Tiers') # Второй график, наложенный на вторичную ось ylarge_left_ax_secondary = china_years_to_construct_existing_pipeline.plot (
ax = large_left_ax, label = 'Years of Backlog', linestyle = 'dotted',
legend = True, secondary_y = True, color = 'g') # Добавляет ось для форматирования позжеhosts_to_fmt.extend ([large_left_ax, large_left_ax_secondary])

Для создания разбивки по уровню города мы снова используем subplot2grid, но на этот раз изменяем индекс в каждом цикле, чтобы трехуровневые диаграммы располагались одна под другой.

 # Для каждого уровня города накладывается ряд графиков на оси в правом столбце 
# Положение его строки определяется его indexfor index, tier в enumerate (draw_tiers [0: 3]):
tier_axis = plt.subplot2grid ( grid_size, (index, 1))

china_constructed_units_tiered [уровень] .plot (ax = tier_axis,
title = tier, color = 'b', legend = False)

ax1 = china_under_construction_units_tiered [tier] .plot (
ax = tier_axis , linestyle = 'dashed', label = 'Приобретенные единицы
(кв.м, среднее значение по городу) ', title = tier, legend = True, color =' r ')

ax2 = china_property_price_sqmetre_cities_tiered [tier] .plot (
ax = tier_axis, linestyle =' dotted ', label =' Yuan / sq. m ',
secondary_y = True, legend = True, color =' black ')

ax2.set_ylim (0,30000)

hosts_to_fmt.extend ([ax1, ax2])

Итак, теперь мы создали правильный макет и данные на графике:

Сделайте ваши диаграммы менее научными

В случае с диаграммой выше я выбрал стиль, похожий на стиль ft.com. Сначала нам нужно импортировать наши шрифты через диспетчер шрифтов Matplotlib и создать объекты свойств шрифта для каждой соответствующей категории.

 импортировать matplotlib.font_manager как fm # Font Importsheading_font = fm.FontProperties (fname = '/ Users / hugo / Desktop / Playfair_Display / PlayfairDisplay-Regular.ttf', size = 22) subtitle_font = fm.FontProperties »(
fname = fm.FontProperties) Users / hugo / Library / Fonts / Roboto-Regular.ttf ', size = 12) # Color Themescolor_bg =' # FEF1E5 '
lighter_highlight =' # FAE6E1 '
darker_highlight =' #FBEADC '

Далее мы определим функцию, которая will:

  • Установить фон фигуры (используя set_facecolor)
  • Применить заголовок к рисунку, используя указанный шрифт заголовка.
  • Вызовите функцию tight layout , которая более компактно использует пространство графика.

Затем мы переберем каждую ось в пределах фигуры и вызовем функцию для:

  • Отключить все, кроме нижних шипов (границ осей)
  • Установите цвет фона оси, чтобы он был немного темнее.
  • Отключить белое поле вокруг легенды, если легенда существует.
  • Задайте заголовок каждой оси, чтобы использовать шрифт субтитров.

Наконец, нам просто нужно вызвать функцию форматирования, которую мы создали, и передать нашу фигуру и оси, которые мы собрали ранее.

Спасибо, что прочитали это руководство. Надеюсь, это поможет вам начать работу с Pandas и Matplotlib.

.

На Золотом пруду (1981) - Краткое изложение сюжета

На красивом Золотом пруду (на самом деле Сквам-Лейк в Холдернессе, Нью-Гэмпшир) пожилая пара Этель и Норман возвращаются в свой летний коттедж, где Этель сразу же взволнована, услышав приветствующие их гагары , хотя Норман утверждает, что ничего не слышит. Они приступают к обнаружению мебели и открывают окна, в то время как у нормандцев не хватает памяти, что указывает на начало его дряхлости.

Этель более энергичная и рассудительная, она шутит, что они только в позднем среднем возрасте, так как ей все еще за 60, а ему еще за 70.Норман выражает определенную озабоченность смертью, поскольку много лет назад ушел с должности профессора колледжа.

Пара катается на каноэ по озеру, и оба очень взволнованы, увидев гагар на воде, когда внезапно скоростной катер нарушает их покой, заставляя их моргать средними пальцами и кричать на лодочника. Когда позже они заправляют свою моторную лодку, Норман сталкивается с некоторыми подростками, которые мягко высмеивают его за то, что он стар. После этого Этель отправляет Нормана собирать клубнику поблизости.

Пока Норман гуляет, он дезориентируется и пугается, сбиваясь с тропы в лес. После короткой пробежки, которая заставляет его тяжело дышать, он возвращается в коттедж, не вызывая у Этель никаких подозрений об инциденте.

Норман успокаивается, чтобы читать репортажи о бейсболе в газете, в то время как Этель читает вслух письмо, в котором их дочь Челси объявляет, что она скоро навещает своего нового парня, который является дантистом. Они разговаривают с местным почтальоном, который сообщает им, что одна из старейших местных жителей, которую Норман подозревает в лесбиянке, умерла в возрасте 97 лет, что, по его мнению, в какой-то степени несправедливо.

После того, как почтальон уходит, Норман признается Этель, что заблудился на прогулке и ему нужно спешить к ней. Она обнимает его и заверяет, что они пойдут на ту же прогулку вместе, чтобы восстановить его память. Ему интересно, почему она так его любит.

Норман надевает галстук, чтобы подготовиться к визиту дочери в день его 80-летия, и Этель предупреждает его, чтобы он был вежлив с Челси и ее парнем. Челси приветствует его, называя Норманом, а он называет ее толстой. Затем она представляет 13-летнего мальчика по имени Билли Рэй, сына ее парня Билла Рэя, и спрашивает свою мать о проблемах с памятью у Норманнов.Норман резок с Биллом, которому явно некомфортно в деревенской обстановке, учитывая его опасения насчет медведей, и они ведут светские разговоры о старении, при этом Билл отмечает, что ему сейчас 45. Билл еще более неловко объясняет, что он все еще поправляется. его развод и то, как Челси сделал его жизнь лучше. Их трение увеличивается, когда Билл говорит Норману, что собирается спать в одной постели с Челси, что Норман саркастически принимает. Билл говорит Норману, что узнать его будет непросто, и он не хочет, чтобы над ним насмехались.

Билли, который любит произносить слова «чушь», неохотно соглашается провести время с Норманом, пока Билл наблюдает, как Челси и Этель купаются нагишом в пруду после наступления темноты. Норман спрашивает Билли, чем он занимается для развлечения, и мальчик хвастается, что сосет рот с девушками. В ответ Норман говорит ему пойти и прочитать книгу «Остров сокровищ». После этого Норман сообщает Этель, что их дочь планирует переспать с Биллом, и она вспоминает, что однажды они сделали то же самое. Этель говорит Норману, что Челси хотела бы оставить Билли с ними на месяц, пока они с Биллом поедут в Европу, и он соглашается.Позже той ночью они собираются вокруг большого праздничного торта, и Норман говорит, что мало что может сказать о жизни в течение четырех десятков лет.

На следующий день, продемонстрировав свое впечатляющее тело купанием в бикини, Челси рада видеть своего старого друга почтальона, который до сих пор питает к ней понятную любовь. Билл снимает очевидное напряжение, падая в озеро.

В тот вечер все, кроме Челси, играют Парчи. Она предполагает, что Норман любит побеждать людей.

На следующий день Челси рассказывает Этель о своих мучениях по поводу отца. Несмотря на то, что она успешна в Лос-Анджелесе, он заставляет ее чувствовать себя неполноценной на расстоянии. Этель хочет, чтобы она перестала расстраиваться из-за своего детства, и говорит ей, чтобы она продолжала жить своей жизнью.

После того, как Билл и Челси отправились в Европу, Билли быстро выражает свое презрение к своей ситуации. Он предлагает аду отправиться на запад в одиночку, но Норман отклоняет эту глупую идею и говорит ему пойти на рыбалку с ним и Этель.Трио отправляется на моторной лодке; Этель читает под зонтиком, пока мужчины ловят рыбу. Позже Билли пытается произвести на них впечатление, ныряя с причала в озеро, но его попытки довольно небрежны.

Некоторое время спустя Норман снова берет Билли на рыбалку, объясняя, что огромная форель живет в озере, которое он пытался поймать в течение многих лет, по прозвищу Уолтер. Этель приходит позже на небольшой лодке и смущает их, принося обед. Норман ловит и наматывает довольно большую форель, которую Билли помогает ему затащить в лодку, хотя он говорит ему, что Уолтер - гораздо более крупная рыба.

В ту ночь Норман запускает пожар в камине, который выходит из-под контроля, заставляя Этель и Билли тушить его. Норман сердится на Билли, хотя знает, что пожар произошел по его вине. Этель просит Билли проявить терпение с Норманом, который просто старается изо всех сил.

В другой день Этель уговаривает Нормана позволить Билли самому выбраться из лодки, и затем удивляется, когда Норман целует ее нескромно. Обретя доверие к Билли, Норман позже отвозит его в особый рыболовный район под названием Чистилищная бухта, где камни съедают лодки.Билли осторожно ведет Нормана, несмотря на то, что тяжелые облака затемняют небо. Пока они ловят рыбу, Норман думает, что ему не хватит времени на то, чтобы поймать Уолтера, и Билли тут же ловит то, что, по его мнению, является драгоценной рыбой, но обнаруживает, что это мертвый гагара. Билли спрашивает Нормана, не боится ли он умереть, и старик негодует говорить об этом.

Затем Норман доверяет Билли управлять лодкой, пока тот выводит его из скал. Они движутся хорошо, пока Билли случайно не ускоряется и не врезается лодкой в ​​скалу, в результате чего Норман оказывается в озере.Билли ныряет и помогает Норману сесть на скалу; Норман, истекающий кровью из головы и травмированный, все еще умудряется держаться за Билли и помогать ему держаться за камень.

Через несколько часов Этель идет к почтальону и убеждает его пойти в озеро, чтобы найти Нормана и Билли. Наблюдая за ними, висящими на скале в Бухте Чистилища, Этель ныряет с лодки в воду и плывет к ним. Норман быстро говорит ей: «Тебе нельзя выходить так поздно ночью».

Проходит неделя, в течение которой мужчины остаются дома, и наконец Этель разрешает им снова пойти на рыбалку.Затем возвращается Челси, удивленная тем, что Билли и Норман так хорошо ладят. (Она комментирует, что Билл вернулся на западное побережье для работы.) Челси сетует на то, что Норман никогда не был ее другом, как с Билли, затем быстро объявляет, что вышла замуж за Билла, находясь в Европе, только она уверена, что Норман не будет счастлив для нее, потому что он сукин сын. Этель дает Челси пощечину, строго говоря ей: «Этот сукин сын оказался моим мужем», побуждая Челси сбежать и прыгнуть в озеро.

Тем временем на озере Билли ловит мифического Уолтера, и Норман ловит его в сети. Вернувшись на берег, Челси извиняется перед Этель, а ее мать пытается объяснить, что Норман всего лишь напуганный отец, и умоляет ее быть более доброй. Когда Билли и Норман возвращаются, они рады рассказать Челси, как они поймали и освободили Уолтера, а Билли бежит, чтобы рассказать Этель.

Челси говорит Норману, что она хочет иметь больше отношений отца и дочери, что она не хочет злиться на него так, что она хочет быть его другом.Она соглашается приходить почаще и быстро говорит ему, что вышла замуж за Билла. Она потрясена тем, что Норман действительно счастлив за нее, и он предполагает, что ему понравится больше видеть Билли.

Норман случайно упоминает, что Билли пробовал делать сальто на скамье подсудимых, а Челси заявляет, что она могла бы сделать намного лучше. Билли и Этель нервно наблюдают, как Норман подбадривает Челси совершить погружение, и, хотя она и напугана, она неуклюже идет в воду по уши в восторге от всех.

Пока Челси собирает машину, Норман дает Билли заветную удочку и медаль по плаванию, которую он выиграл в колледже 60 годами ранее. Когда они уходят, она говорит Норману: «Прощай ... Папа», после чего они обнимаются.

В конце лета Норман и Этель собирают вещи в коттедже, когда он теряет сознание, подняв тяжелую коробку, и падает на пол. Она бежит за его нитроглицерином, вбивая его ему в рот, опасаясь, что он умрет. Она берет трубку и в отчаянии вызывает оператора, чтобы вызвать врача, но сдаётся, боясь, что это ничего не изменит.Затем он удивляет ее, говоря, что боль утихла. Она признается, что думала, что он действительно умрет, что вызывает у нее очень тревожное чувство. Он встает с ее помощью, чувствуя себя лучше.

Он слышит гагар на озере, которые пришли попрощаться. Он замечает, что всего два психа, у которых тоже могут быть переехавшие дети.

.

Смотрите также

ООО ЛАНДЕФ © 2009 – 2020
105187, Москва, ул. Вольная д. 39, 4 этаж.
Карта сайта, XML.