‫Très bien, alors, donc dans le passé quelques s. nous avons examiné les données sous la forme de listes
‫de nombres, de tableaux et de cadres de données, mais dans cette section, nous allons commencer à examiner matplotlib.
‫Et donc la première question que vous pouvez avoir et donc une assez bonne question à avoir est qu'est-ce que matplotlib ?
‫Eh bien, comme vous l'avez peut-être inféré par son nom, il s'agit d'une bibliothèque de traçage, plus précisément d'une bibliothèque
‫de traçage Python.
‫Cela correspondra donc à ce que nous utilisions auparavant.
‫Et ce que fait MATPLOTLIB, c'est qu'il nous permet de transformer nos données en de jolies visualisations, également appelées
‫graphiques ou figures.
‫Alors, commençons.
‫Nous nous référons à notre cadre de modélisation d'apprentissage automatique, nous passons en revue la définition du problème, les fonctionnalités d'évaluation
‫des données, les expériences de modélisation.
‫Ensuite, si nous revenons à la place de nos outils, nous couvrirons matplotlib, qui fait partie de la
‫section d'analyse des données.
‫Mais peut aussi, comme vous le verrez avec tous ces outils, peut également faire partie de la section expérimentation.
‫Nous y reviendrons dans une future vidéo.
‫Ne vous inquiétez pas.
‫Mais cela va compléter le tiercé gagnant des pandas, numpty et matplotlib, et une fois que vous commencez à voir
‫ces trois en action, cela a vraiment du sens, la synergie que ces trois fournissent pour analyser les données et
‫explorer différents ensembles de données.
‫Alors pourquoi matplotlib ?
‫Eh bien, tout d'abord, il est construit sur des rayons vampires et Python, comme nous en avons déjà discuté, beaucoup de données et
‫d'informations numériques sont construites sur aucune résolution plus élevée, y compris les panners, les trames de données.
‫Et c'est la même chose avec matplotlib.
‫Et parce que tout cela est écrit en Python.
‫Nous n'aurons pas à apprendre un autre langage de codage.
‫Nous pouvons donc maintenant travailler avec nos données et créer des visualisations, comme vous le verrez bientôt avec le même
‫langage de codage qu'il s'intègre directement aux pandas via la carte.
‫API Gotlib Penders.
‫Vous pouvez créer des tracés de base ou avancés et encore, comme les autres bibliothèques, écrire matplotlib.
‫Si vous pouvez imaginer une visualisation, si vous pouvez imaginer un tracé, vous pouvez probablement créer en utilisant matplotlib.
‫Mais nous allons nous concentrer sur les types de tracés les plus utiles et il a une interface simple à utiliser, bien
‫sûr, une fois que vous avez les bases.
‫Mais c'est ce qui sera couvert.
‫Qu'allons-nous couvrir?
‫Eh bien, il y a un petit flux de travail qui se passe dans matplotlib, vous commencez avec les
‫données, vous créez un tracé également connu sous le nom de figure, qui ressemble un peu à un carré vide, vraiment.
‫Et puis le numéro trois est que vous tracez les accès aux données sur la figure.
‫Il existe donc deux classes de données principales d'accès et de figure matplotlib, mais nous les examinerons sous peu.
‫Et donc une fois que vous avez tracé des données, vous aurez quelque chose qui ressemble à ceci et des axes X et Y
‫avec quelques informations ici.
‫Ensuite, vous pouvez personnaliser l'intrigue et ajouter quelque chose comme un petit titre ici et un autre titre ici
‫et un titre ici.
‫Donc, dans ce cas, nous avons obtenu le zéro pour maîtriser l'apprentissage automatique et au fil du temps, vos connaissances
‫normales augmentent.
‫Eh bien, ça sonne bien.
‫C'est un peu comme ce que nous faisons actuellement.
‫Et puis enfin, vous enregistrerez ou partagerez le tracé, car comme vous pouvez l'imaginer, regarder une grande table
‫de données pleine de chiffres peut devenir assez déroutant.
‫Les humains étaient des créatures visuelles.
‫À droite.
‫Nous voulons voir les choses visuellement.
‫C'est donc là que ces tracés sont utiles pour que vous puissiez les enregistrer ou les partager pour communiquer visuellement
‫votre travail plutôt que de simplement l'avoir dans un tableau plein de chiffres.
‫Plus précisément, une fois que nous aurons parcouru le flux de travail de la carte Gotlib, nous allons utiliser
‫ce flux de travail dans tous ces petits points ici, nous nous concentrerons sur l'importation de matplotlib et verrons les deux
‫manières différentes de tracer.
‫Pourtant, je sais qu'il y a deux manières différentes, mais je vais les regarder toutes les deux et ensuite nous allons
‫choisir celle qui est la plus utile et la plus adaptable.
‫Nous allons tracer les données directement depuis Nampara.
‫Cela s'appuiera donc sur la section Numpty.
‫Ensuite, nous verrons comment matplotlib s'intègre directement aux trames de données de Panda via
‫l'API matplotlib Panas et nous verrons comment personnaliser nos tracés.
‫Donc, ajouter une couleur différente, mettre des titres différents, nommer nos choses comme nous voulons.
‫Et puis enfin, nous terminerons le flux de travail en enregistrant et en partageant nos tracés afin que nous puissions communiquer notre travail
‫avec les autres.
‫Maintenant, où pouvez-vous obtenir de l'aide ?
‫La première étape consiste à toujours suivre le code, si vous vous souvenez de notre devise, en cas de doute,
‫exécutez le code.
‫Nous allons donc de nouveau parcourir un autre cahier Jupiter.
‫Il sera disponible pour vous à la fin de la session ou dans la section des informations supplémentaires.
‫Essayez toujours par vous-même.
‫En cas de doute.
‫Exécutez le code, essayez autre chose, continuez.
‫Si vous êtes toujours bloqué, recherchez-le.
‫Vous serez probablement confronté à un débordement de pile.
‫Nous avons vu cela dans le passé ou dans la documentation matplotlib, qui est encore une fois très vaste.
‫Donc, si vous rencontrez un problème spécifique, vous pouvez d'abord essayer de le rechercher, puis lire la documentation.
‫Si vous ne comprenez pas vraiment ce qu'il y a sur le débordement de la pile.
‫Réessayez puis posez enfin une question.
‫N'oubliez pas, en cas de doute, exécutez le code.
‫Je dois continuer à me le rappeler, tu sais.
‫Très bien, si tu es prêt à comploter, donne-moi une femme.
‫Je vais commencer par les blagues maintenant.
‫Je te verrai dans la prochaine vidéo.