‫Muy bien, entonces, en los últimos s. hemos estado mirando datos en forma de listas de
‫números y matrices y marcos de datos, pero en esta sección vamos a empezar a buscar en matplotlib.
‫Entonces, la primera pregunta que puede tener y, por lo tanto, una pregunta bastante buena es ¿qué es matplotlib?
‫Bueno, como puede haber inferido por el nombre, es una biblioteca de trazado, más específicamente una biblioteca de trazado
‫de Python.
‫Entonces encajará con lo que hemos estado usando antes.
‫Y lo que hace MATPLOTLIB es que nos permite convertir nuestros datos en algunas visualizaciones bonitas, también conocidas como
‫diagramas o figuras.
‫Entonces empecemos.
‫Nos remitimos a nuestro marco de trabajo de modelado de aprendizaje automático, revisamos la definición de problemas, las características de evaluación
‫de datos y los experimentos de modelado.
‫Luego, si volvemos a donde encajan nuestras herramientas, cubriremos matplotlib, que es parte de la sección
‫de análisis de datos.
‫Pero también, como verá con todas estas herramientas, también puede ser parte de la sección de experimentos.
‫Llegaremos a eso en un video futuro.
‫No te preocupes
‫Pero esto completará la trifecta de pandas, numpty y matplotlib, y una vez que comiences a ver estos
‫tres en acción, realmente tiene sentido, la sinergia que estos tres brindan al hacer análisis de datos y
‫explorar diferentes conjuntos de datos.
‫Entonces, ¿por qué matplotlib?
‫Bueno, en primer lugar, se basa en vampire rays y Python, como hemos comentado antes, muchos datos e información
‫numérica se basan en resoluciones no más altas, incluidos panorámicos y marcos de datos.
‫Y es lo mismo con matplotlib.
‫Y porque todo esto está escrito en Python.
‫No tendremos que aprender otro lenguaje de codificación.
‫Así que ahora podemos trabajar con nuestros datos y crear visualizaciones, como verá en breve con el mismo lenguaje de
‫codificación que se integra directamente con los pandas a través del mapa.
‫API de Gotlib Penders.
‫Puede crear gráficos básicos o avanzados y, de nuevo, como las otras bibliotecas, escribir matplotlib.
‫Si puede imaginar una visualización, si puede imaginar una trama, probablemente pueda crear usando matplotlib.
‫Pero nos centraremos en los tipos de parcelas más útiles y tiene una interfaz fácil de usar, por supuesto,
‫una vez que tenga las bases.
‫Pero eso es lo que estará cubriendo.
‫¿Qué vamos a cubrir?
‫Bueno, hay un pequeño flujo de trabajo que ocurre dentro de matplotlib, comienzas con los
‫datos, creas un gráfico también conocido como figura, que es como un cuadrado vacío, en realidad.
‫Y luego, el número tres es trazar los accesos a los datos en la figura.
‫Entonces, hay dos clases de datos principales de acceso a matplotlib y figura, pero las veremos en breve.
‫Entonces, una vez que haya trazado algunos datos, tendrá algo que se ve así y los ejes X e Y con
‫algo de información aquí.
‫Luego puede personalizar la trama y agregar algo como un título aquí y otro título aquí y
‫un título aquí.
‫Entonces, en este caso, obtuvimos el cero para el dominio del aprendizaje automático y con el tiempo su conocimiento normal
‫está aumentando.
‫Bueno, eso suena genial.
‫Eso es algo similar a lo que estamos haciendo ahora.
‫Y finalmente, guardará o compartirá la trama, porque, como puede imaginar, mirar una gran tabla de
‫datos llena de números puede resultar bastante confuso.
‫Los humanos eran criaturas visuales.
‫Derecha.
‫Queremos ver las cosas visualmente.
‫Ahí es donde estos gráficos son útiles para que pueda guardarlos o compartirlos para comunicar visualmente su trabajo
‫en lugar de simplemente tenerlo en una tabla llena de números.
‫Entonces, más específicamente, una vez que hayamos revisado el flujo de trabajo del mapa Gotlib, usaremos ese
‫flujo de trabajo en todos estos pequeños puntos aquí, nos centraremos en importar matplotlib y veremos las dos formas
‫diferentes de trazar.
‫Sin embargo, sé que hay dos formas diferentes, pero las analizaré a las dos y luego
‫elegiremos la que sea más útil y adaptable.
‫Trazaremos los datos directamente desde Nampara.
‫Eso se basará en la sección Numpty.
‫Y luego veremos cómo matplotlib se integra directamente con los marcos de datos de Panda a través
‫de la API matplotlib Panas y veremos cómo personalizar nuestros gráficos.
‫Entonces agregando un color diferente, poniendo algunos títulos diferentes, nombrando nuestras cosas como queremos.
‫Y finalmente terminaremos el flujo de trabajo guardando y compartiendo nuestros gráficos para que podamos comunicar nuestro
‫trabajo con otros.
‫Ahora bien, ¿dónde puedes conseguir ayuda?
‫El primer paso es seguir siempre el código, si puede recordar nuestro lema, en caso de duda, ejecute
‫el código.
‫Así que volveremos a revisar otro cuaderno de Júpiter.
‫Estará disponible para que lo revise al final de la sesión o en la sección de información adicional.
‫Pruébalo siempre por ti mismo.
‫En caso de duda.
‫Ejecute el código, intente otra cosa, continúe.
‫Si todavía está atascado, búsquelo.
‫Probablemente se encontrará con un desbordamiento de pila.
‫Lo hemos visto en el pasado o en la documentación de matplotlib, que nuevamente es muy amplia.
‫Entonces, si tiene un problema específico, puede intentar buscarlo primero y luego leer la documentación.
‫Si realmente no comprende lo que hay en stack overflow.
‫Vuelva a intentarlo y, finalmente, haga una pregunta.
‫Recuerde, en caso de duda ejecute el código.
‫Tengo que seguir recordándome esto, ya sabes.
‫Está bien, bueno, si estás listo para conspirar, dame una esposa.
‫Empezaré con los chistes ahora.
‫Te veo en el siguiente video.