‫Baiklah, kalau begitu, dalam beberapa detik terakhir. kita telah melihat data dalam bentuk daftar angka
‫dan array dan bingkai data, tetapi di bagian ini kita akan mulai melihat ke matplotlib.
‫Jadi pertanyaan pertama yang mungkin Anda miliki dan pertanyaan yang cukup bagus adalah apa itu matplotlib?
‫Yah, seperti yang mungkin Anda simpulkan dari namanya, ini adalah perpustakaan plot, lebih khusus lagi perpustakaan
‫plot python.
‫Jadi itu akan cocok dengan apa yang telah kita gunakan sebelumnya.
‫Dan apa yang MATPLOTLIB lakukan adalah memungkinkan kita untuk mengubah data kita menjadi beberapa visualisasi yang cantik, juga dikenal sebagai
‫plot atau gambar.
‫Jadi mari kita mulai.
‫Kami merujuk kembali ke kerangka pemodelan pembelajaran mesin kami, kami membahas definisi masalah, fitur
‫evaluasi data, eksperimen pemodelan.
‫Kemudian jika kita kembali ke tempat alat kita cocok, kita akan membahas matplotlib, yang merupakan bagian
‫dari bagian analisis data.
‫Tetapi dapat juga, seperti yang akan Anda lihat dengan semua alat ini, juga dapat menjadi bagian dari bagian eksperimen.
‫Kita akan membahasnya di video mendatang.
‫Jangan khawatir.
‫Tapi ini akan melengkapi trifecta pandas, numpty dan matplotlib, dan begitu Anda mulai melihat
‫ketiganya beraksi, sangat masuk akal, sinergi yang diberikan ketiganya dalam melakukan analisis data dan menjelajahi
‫kumpulan data yang berbeda.
‫Jadi mengapa matplotlib?
‫Yah, pertama-tama, itu dibangun di atas sinar vampir dan Python, seperti yang telah kita diskusikan sebelumnya, banyak data dan
‫informasi numerik dibangun di atas resolusi yang tidak lebih tinggi, termasuk panner, bingkai data.
‫Dan itu sama dengan matplotlib.
‫Dan karena semua ini ditulis dengan Python.
‫Kita tidak perlu belajar bahasa pengkodean lain.
‫Jadi sekarang kami dapat bekerja dengan data kami dan membuat visualisasi, seperti yang akan segera Anda lihat dengan bahasa
‫pengkodean yang sama yang terintegrasi langsung dengan panda melalui peta.
‫Gotlib Penders API.
‫Anda dapat membuat plot dasar atau lanjutan dan lagi, seperti perpustakaan lain menulis matplotlib.
‫Jika Anda dapat membayangkan sebuah visualisasi, jika Anda dapat membayangkan sebuah plot, Anda mungkin dapat berkreasi menggunakan matplotlib.
‫Tapi kita akan fokus pada jenis plot yang paling berguna dan memiliki antarmuka yang mudah digunakan,
‫tentu saja, setelah Anda mendapatkan fondasinya.
‫Tapi itulah yang akan diliput.
‫Apa yang akan kita liput?
‫Nah, ada sedikit alur kerja yang terjadi dalam matplotlib, Anda mulai dengan
‫data, Anda membuat plot yang juga dikenal sebagai gambar, yang benar-benar seperti kotak kosong.
‫Dan kemudian nomor tiga adalah Anda memplot akses data pada gambar.
‫Jadi ada dua kelas data utama dari akses dan gambar matplotlib, tetapi kita akan segera membahasnya.
‫Jadi setelah Anda memplot beberapa data, Anda akan memiliki sesuatu yang terlihat seperti ini dan sumbu X dan Y dengan
‫beberapa informasi di sini.
‫Kemudian Anda dapat menyesuaikan plot dan menambahkan sesuatu seperti sedikit judul di sini dan judul lain di sini dan
‫judul di sini.
‫Jadi dalam hal ini, kami mendapatkan nol untuk Pembelajaran Mesin Penguasaan dan seiring waktu pengetahuan normal Anda
‫meningkat.
‫Yah, itu terdengar bagus.
‫Itu agak mirip dengan apa yang kita lakukan sekarang.
‫Dan akhirnya, Anda akan menyimpan atau membagikan plotnya, karena seperti yang dapat Anda bayangkan, melihat tabel data
‫besar yang penuh dengan angka-angka yang bisa sangat membingungkan.
‫Manusia tempat makhluk visual.
‫Benar.
‫Kami ingin melihat sesuatu secara visual.
‫Jadi di situlah plot ini berguna sehingga Anda dapat menyimpan atau membagikannya untuk mengomunikasikan pekerjaan Anda
‫secara visual daripada hanya memilikinya dalam tabel yang penuh dengan angka.
‫Jadi lebih khusus, setelah kita melalui alur kerja peta Gotlib, kita akan menggunakan alur kerja itu
‫di semua titik titik kecil di sini, kita akan fokus pada mengimpor matplotlib dan melihat dua cara berbeda
‫untuk membuat plot.
‫Namun saya tahu ada dua cara yang berbeda, tetapi saya akan melihat keduanya dan kemudian kita akan memilih
‫salah satu yang paling berguna dan paling mudah beradaptasi.
‫Kami akan memplot data langsung dari Nampara.
‫Jadi itu akan dibangun di atas bagian Numpty.
‫Dan kemudian kita akan melihat bagaimana matplotlib terintegrasi langsung dengan bingkai data Panda melalui matplotlib
‫Panas API dan kita akan melihat bagaimana menyesuaikan plot kita.
‫Jadi menambahkan warna yang berbeda, memasukkan beberapa judul yang berbeda, menamai barang-barang kita apa yang kita inginkan.
‫Dan akhirnya kami akan menyelesaikan alur kerja dengan menyimpan dan membagikan plot kami sehingga kami dapat mengomunikasikan pekerjaan kami
‫dengan orang lain.
‫Sekarang, di mana Anda bisa mendapatkan bantuan?
‫Langkah pertama adalah selalu mengikuti kodenya, jika Anda ingat motto kami, jika ragu, jalankan
‫kodenya.
‫Jadi kita akan membahas lagi buku catatan Jupiter lainnya.
‫Ini akan tersedia untuk Anda lalui di akhir sesi atau di bagian informasi tambahan.
‫Selalu mencobanya sendiri.
‫Jika ragu.
‫Jalankan kodenya, coba yang lain, lanjutkan.
‫Jika Anda masih buntu, carilah.
‫Anda mungkin akan menghadapi stack overflow.
‫Kami telah melihat itu di masa lalu atau dokumentasi matplotlib, yang sekali lagi sangat luas.
‫Jadi jika Anda memiliki masalah tertentu, Anda dapat mencoba mencarinya terlebih dahulu dan kemudian membaca dokumentasinya.
‫Jika Anda tidak benar-benar mengerti apa yang ada di stack overflow.
‫Coba lagi dan akhirnya ajukan pertanyaan.
‫Ingat, jika ragu jalankan kodenya.
‫Saya harus terus mengingatkan diri saya tentang ini, Anda tahu.
‫Baiklah, jika kau siap untuk merencanakan, beri aku seorang istri.
‫Saya akan mulai dengan lelucon sekarang.
‫Sampai jumpa di video selanjutnya.