‫Also gut, also in den letzten s. Wir haben uns Daten in Form von Listen
‫mit Zahlen und Arrays und Datenrahmen angesehen, aber in diesem Abschnitt werden wir uns mit Matplotlib befassen.
‫Die erste Frage, die Sie möglicherweise haben, ist also eine ziemlich gute Frage: Was ist Matplotlib?
‫Nun, wie der Name vielleicht schon vermuten lässt, handelt es sich um eine Plotting-Bibliothek, genauer gesagt um
‫eine Python-Plotting-Bibliothek.
‫Es wird also zu dem passen, was wir zuvor verwendet haben.
‫Und mit MATPLOTLIB können wir unsere Daten in hübsche Visualisierungen umwandeln, die auch als Diagramme oder
‫Zahlen bezeichnet werden.
‫Also lasst uns anfangen.
‫Wir greifen auf unser Modellierungs-Framework für maschinelles Lernen zurück, wir gehen durch die
‫Problemdefinition, Datenauswertungsfunktionen und Modellierungsexperimente.
‫Wenn wir dann darauf zurückkommen, wo unsere Tools reinpassen, werden wir matplotlib behandeln, das Teil
‫des Abschnitts Datenanalyse ist.
‫Kann aber auch, wie Sie bei all diesen Tools sehen werden, auch Teil des Experimentierbereichs sein.
‫Dazu kommen wir in einem zukünftigen Video.
‫Mach dir keine Sorgen.
‫Aber dies wird die Trifecta von Pandas, Numpty und Matplotlib vervollständigen, und sobald Sie diese drei
‫in Aktion sehen, ist es wirklich sinnvoll, die Synergie dieser drei bei der Datenanalyse und der Untersuchung
‫verschiedener Datensätze zu bieten.
‫Warum also Matplotlib?
‫Nun, zunächst einmal basiert es auf Vampirstrahlen und Python, wie wir bereits besprochen haben, viele Daten
‫und numerische Informationen basieren auf keiner höheren Auflösung, einschließlich Panners, Datenrahmen.
‫Und bei Matplotlib ist es genauso.
‫Und weil all dies in Python geschrieben ist.
‫Wir müssen keine weitere Programmiersprache lernen.
‫Jetzt können wir also mit unseren Daten arbeiten und Visualisierungen erstellen, wie Sie in Kürze sehen werden, mit derselben
‫Programmiersprache, die direkt über die Karte in Pandas integriert wird.
‫Gotlib Penders-API.
‫Sie können einfache oder erweiterte Plots erstellen und wie die anderen Bibliotheken matplotlib schreiben.
‫Wenn Sie sich eine Visualisierung vorstellen können, wenn Sie sich einen Plot vorstellen können, können Sie wahrscheinlich mit matplotlib erstellen.
‫Aber wir werden uns auf die nützlichsten Arten von Plots konzentrieren und es hat natürlich eine einfach zu bedienende
‫Oberfläche, sobald Sie die Grundlagen haben.
‫Aber genau das wird abgedeckt.
‫Was werden wir abdecken?
‫Nun, es gibt einen kleinen Workflow, der innerhalb von matplotlib abläuft. Sie beginnen mit den Daten,
‫Sie erstellen ein Diagramm, das auch als Figur bekannt ist, das wirklich wie ein leeres Quadrat ist.
‫Und Nummer drei ist, dass Sie die Datenzugriffe auf der Abbildung darstellen.
‫Es gibt also zwei Hauptdatenklassen von matplotlib access und figure, aber wir werden uns diese in Kürze ansehen.
‫Sobald Sie also einige Daten geplottet haben, haben Sie etwas, das so aussieht, und eine X- und Y-Achse mit
‫einigen Informationen hier.
‫Dann können Sie die Handlung anpassen und so etwas wie einen kleinen Titel hier und einen anderen Titel hier und
‫einen Titel hier hinzufügen.
‫In diesem Fall haben wir also die Beherrschung des maschinellen Lernens bei Null erreicht und im Laufe der Zeit nimmt Ihr normales
‫Wissen zu.
‫Nun, das klingt großartig.
‫Das ist so ähnlich wie das, was wir jetzt machen.
‫Und schließlich speichern oder teilen Sie die Handlung, denn wie Sie sich vorstellen können, kann das Betrachten
‫einer großen Datentabelle voller Zahlen ziemlich verwirrend sein.
‫Menschen, wo visuelle Kreaturen.
‫Richtig.
‫Wir wollen die Dinge visuell sehen.
‫Hier sind diese Diagramme praktisch, damit Sie sie speichern oder teilen können, um Ihre Arbeit visuell zu
‫kommunizieren, anstatt sie nur in einer Tabelle voller Zahlen zu haben.
‫Genauer gesagt, nachdem wir den Map-Gotlib-Workflow durchgegangen sind, werden wir diesen Workflow für alle diese
‫kleinen Punktpunkte hier verwenden, uns auf den Import von Matplotlib konzentrieren und die zwei verschiedenen Arten
‫des Plottens sehen.
‫Ich weiß jedoch, dass es zwei verschiedene Möglichkeiten gibt, aber ich werde sie mir beide ansehen und dann werden
‫wir diejenige auswählen, die am nützlichsten und am anpassungsfähigsten ist.
‫Wir werden Daten direkt aus Nampara darstellen.
‫Das baut also auf dem Numpty-Abschnitt auf.
‫Und dann sehen wir uns an, wie matplotlib über die matplotlib Panas API direkt in Pandas Datenrahmen
‫integriert wird, und wir werden uns ansehen, wie wir unsere Plots anpassen.
‫Also füge eine andere Farbe hinzu, füge verschiedene Titel ein, benenne unsere Sachen nach unseren Wünschen.
‫Und schließlich beenden wir den Workflow, indem wir unsere Plots speichern und teilen, damit wir unsere Arbeit mit
‫anderen kommunizieren können.
‫Wo können Sie jetzt Hilfe bekommen?
‫Der erste Schritt besteht darin, immer dem Code zu folgen, wenn Sie sich an unser Motto erinnern können, führen Sie im Zweifelsfall
‫den Code aus.
‫Wir werden also noch einmal ein weiteres Jupiter-Notizbuch durchgehen.
‫Es wird Ihnen am Ende der Sitzung oder im Abschnitt mit zusätzlichen Informationen zur Verfügung stehen.
‫Versuchen Sie es immer selbst.
‫Wenn im Zweifel.
‫Führen Sie den Code aus, versuchen Sie eine andere Sache, machen Sie weiter.
‫Wenn Sie immer noch nicht weiterkommen, suchen Sie danach.
‫Sie werden wahrscheinlich auf einen Stapelüberlauf stoßen.
‫Wir haben das in der Vergangenheit oder in der Matplotlib-Dokumentation gesehen, die wiederum sehr umfangreich ist.
‫Wenn Sie also ein bestimmtes Problem haben, können Sie zuerst danach suchen und dann die Dokumentation durchlesen.
‫Wenn Sie nicht wirklich verstehen, was auf einem Stapelüberlauf steht.
‫Versuchen Sie es noch einmal und stellen Sie dann endlich eine Frage.
‫Denken Sie daran, im Zweifelsfall den Code auszuführen.
‫Ich muss mich immer wieder daran erinnern, weißt du.
‫In Ordnung, wenn Sie bereit sind, Pläne zu schmieden, geben Sie mir eine Frau.
‫Ich fange jetzt mit den Witzen an.
‫Wir sehen uns im nächsten Video.