‫Va bene, allora, così negli ultimi anni. abbiamo esaminato i dati sotto forma di elenchi
‫di numeri, array e frame di dati, ma in questa sezione inizieremo a esaminare matplotlib.
‫E quindi la prima domanda che potresti avere e una domanda abbastanza buona da avere è cos'è matplotlib?
‫Bene, come potresti aver dedotto dal nome, è una libreria di plottaggio, più specificamente una libreria di
‫plottaggio Python.
‫Quindi si adatterà a ciò che abbiamo usato prima.
‫E ciò che fa MATPLOTLIB è che ci permette di trasformare i nostri dati in alcune belle visualizzazioni, note anche come
‫grafici o figure.
‫Quindi iniziamo.
‫Facciamo riferimento al nostro framework di modellazione dell'apprendimento automatico, esaminiamo la definizione del problema, le funzionalità di valutazione
‫dei dati, gli esperimenti di modellazione.
‫Quindi, se torniamo al punto in cui si inseriscono i nostri strumenti, tratteremo matplotlib, che fa parte della sezione
‫di analisi dei dati.
‫Ma anche can, come vedrai con tutti questi strumenti, può anche far parte della sezione dell'esperimento.
‫Ci arriveremo in un prossimo video.
‫Non preoccuparti.
‫Ma questo completerà la tripletta di panda, numpty e matplotlib, e una volta che inizi a vedere
‫questi tre in azione, ha davvero senso, la sinergia che questi tre forniscono nell'analisi dei dati e nell'esplorazione
‫di diversi set di dati.
‫Allora perché matplotlib?
‫Bene, prima di tutto, è costruito su raggi di vampiri e Python, come abbiamo discusso prima, molti dati e
‫informazioni numeriche sono costruiti su risoluzioni non superiori, inclusi panner, frame di dati.
‫Ed è lo stesso con matplotlib.
‫E perché tutto questo è scritto in Python.
‫Non dovremo imparare un altro linguaggio di programmazione.
‫Quindi ora possiamo lavorare con i nostri dati e creare visualizzazioni, come vedrai a breve con lo stesso linguaggio
‫di codifica si integra direttamente con i panda attraverso la mappa.
‫API Gotlib Pender.
‫Puoi creare grafici di base o avanzati e ancora, come le altre librerie, scrivere matplotlib.
‫Se puoi immaginare una visualizzazione, se puoi immaginare una trama, probabilmente puoi creare usando matplotlib.
‫Ma ci concentreremo sui tipi più utili di trame e ha un'interfaccia semplice da usare, ovviamente,
‫una volta ottenute le basi.
‫Ma questo è ciò che coprirà.
‫Cosa copriremo?
‫Bene, c'è un po' di un flusso di lavoro che avviene all'interno di matplotlib, inizi con
‫i dati, crei una trama nota anche come figura, che è proprio come un quadrato vuoto, davvero.
‫E poi il numero tre è tracciare gli accessi ai dati in figura.
‫Quindi ci sono due classi di dati principali di matplotlib access e figure, ma le esamineremo a breve.
‫Quindi, una volta tracciati alcuni dati, avrai qualcosa che assomiglia a questo e gli assi X e Y con
‫alcune informazioni qui.
‫Quindi puoi personalizzare la trama e aggiungere qualcosa come un titolo qui e un altro titolo qui e
‫un titolo qui.
‫Quindi in questo caso, abbiamo ottenuto lo zero per Mastery Machine Learning e nel tempo la tua normale conoscenza sta
‫aumentando.
‫Beh, suona alla grande.
‫È un po' simile a quello che stiamo facendo ora.
‫E infine, salverai o condividerai la trama, perché come puoi immaginare, guardando una grande tabella di
‫dati piena di numeri può diventare piuttosto confusa.
‫Gli umani erano creature visive.
‫Destra.
‫Vogliamo vedere le cose visivamente.
‫Quindi è qui che questi grafici tornano utili in modo da poterli salvare o condividere per comunicare visivamente il
‫tuo lavoro piuttosto che averlo semplicemente in una tabella piena di numeri.
‫Quindi, più specificamente, una volta esaminato il flusso di lavoro della mappa Gotlib, utilizzeremo quel flusso
‫di lavoro in tutti questi piccoli punti qui, ci concentreremo sull'importazione di matplotlib e vedremo i due diversi
‫modi di tracciare.
‫Eppure so che ci sono due modi diversi, ma li esaminerò entrambi e poi
‫sceglieremo quello più utile e più adattabile.
‫Tracciamo i dati direttamente da Nampara.
‫Quindi si baserà sulla sezione Numpty.
‫E poi vedremo come matplotlib si integra direttamente con i frame di dati di Panda attraverso
‫l'API matplotlib Panas e daremo un'occhiata alla personalizzazione dei nostri grafici.
‫Quindi aggiungendo un colore diverso, inserendo alcuni titoli diversi, nominando le nostre cose come vogliamo.
‫E poi finalmente finiremo il flusso di lavoro salvando e condividendo i nostri grafici in modo da poter comunicare il nostro lavoro
‫con gli altri.
‫Ora, dove puoi ricevere aiuto?
‫Il primo passo è seguire sempre il codice, se riesci a ricordare il nostro motto, in caso di dubbio, esegui
‫il codice.
‫Quindi esamineremo di nuovo un altro quaderno di Giove.
‫Sarà disponibile per te alla fine della sessione o nella sezione delle informazioni extra.
‫Provalo sempre tu stesso.
‫Se in dubbio.
‫Esegui il codice, prova un'altra cosa, continua.
‫Se sei ancora bloccato, cercalo.
‫Probabilmente ti imbatterai in un overflow dello stack.
‫Lo abbiamo visto in passato o nella documentazione matplotlib, che è ancora molto vasta.
‫Quindi, se hai un problema specifico, potresti provare prima a cercarlo e poi a leggere la documentazione.
‫Se non capisci davvero cosa c'è in overflow dello stack.
‫Riprova e poi finalmente fai una domanda.
‫Ricorda, in caso di dubbio esegui il codice.
‫Devo continuare a ricordarmelo, lo sai.
‫D'accordo, se sei pronto a tramare, dammi una moglie.
‫Comincio subito con le battute.
‫Ci vediamo nel prossimo video.