‫Commençons donc avec matplotlib, nous allons commencer sur le bureau et faire ce que nous faisons toujours et appuyer
‫sur le terminal.
‫Beau.
‫Je vais zoomer un peu ici.
‫Excellent.
‫Maintenant, nous allons passer par notre petit flux de travail comme nous le faisons toujours.
‫Nous allons donc les voir pour moi et entrer dans le dossier de l'exemple de projet, qui contient notre environnement.
‫Nous pouvons toujours voir notre environnement en utilisant QandA et list.
‫Donc, cela va me montrer mes environnements, c'est celui que je recherche ici, la photo sur
‫laquelle nous avons travaillé auparavant, et Assadi, je suis sur le bureau en ce moment.
‫On peut le voir là.
‫Alors allez dans le cours Emelle.
‫Nous pouvons voir ce petit dossier ici, mais nous allons utiliser une ligne de commande, puis KDDI à nouveau dans
‫un exemple de projet.
‫Beau.
‫Et puis nous pouvons exécuter QandA activate.
‫Maintenant, vous pouvez simplement copier et coller ceci et faire cela là.
‫Mais rappelez-vous, nous avons l'habitude de taper du code.
‫C'est la meilleure habitude que vous puissiez développer.
‫De cette façon, vous vous habituez à écrire des choses par vous-même et à vous entraîner à voir ce que vous ressentez sur vos
‫doigts pour écrire du code.
‫Donc, si vous activez QandA, tout devrait être correct.
‫Merveilleux.
‫Et donc nous avons eu un changement de base de ceci à ceci.
‫Nous avons déjà vu tout cela.
‫Nous allons charger un notebook Jupiter, notre espace de travail préféré.
‫Nous avons une introduction à numpty et aux panners, nous les avons parcourus, nous allons en commencer un
‫nouveau.
‫Alors maintenant, nous allons renommer celui-ci pour être Introduction à matplotlib magnifique, nous aurons un titre, Introduction à matplotlib, juste
‫pour que nous sachions ce qui se passe.
‫Nous avons l'habitude de communiquer ce que nous faisons.
‫On y va.
‫Beau.
‫Et maintenant nous sommes dans un cahier Jupiter.
‫La première étape pour toujours utiliser matplotlib est que nous pourrions également importer des pandas Nanping.
‫Nous allons donc importer tous les outils dont nous avons besoin en haut du bloc-notes.
‫C'est une sorte de flux de travail régulier.
‫Donc, le premier sera matplotlib en ligne.
‫Maintenant, si vous n'avez jamais vu cela auparavant, ce petit signe de pourcentage que vous pourriez avoir dans une vidéo précédente.
‫Mais c'est un ordre magique.
‫Donc, ce signe de pourcentage dit à Jupiter, hé, nous voulons que tous nos tracés matplotlib, nos
‫graphiques et nos visualisations apparaissent dans le cahier.
‫Cela aura donc plus de sens une fois que nous l'aurons exécuté.
‫Importons donc matplotlib dot pi plot.
‫Maintenant, pie plot est un module de traçage python de matplotlib et le nom pratique est que PLT obtiendra également des
‫pandas en tant que PD et importera num pi en tant qu'ENPI et nous appuierons sur shift enter.
‫Cela peut prendre un peu de temps, selon ce qui se passe.
‫Magnifique, alors maintenant nous devrions avoir tous ces outils accessibles.
‫Maintenant, le moyen le plus simple de créer un tracé dans matplotlib consiste à utiliser PLT Dot plot.
‫Donc, si nous allons sur l'onglet Maj, regardez ce que cela dit, tracez X par rapport à Y sous forme de lignes et/ou de marqueurs.
‫Hmm.
‫Que se passe-t-il si nous exécutons simplement ceci?
‫Oh, d'accord, nous obtenons une sorte de boîte vide que nous avons vue avant qui était dans la carte, le workflow Gotlib.
‫C'est ainsi que vous créez une intrigue.
‫C'est notre figurine que nous venons de créer.
‫Revenons donc à notre cahier Jupiter.
‫C'est notre figurine que nous venons de créer.
‫Mais pour une raison quelconque, la sortie nous donne ces crochets vides.
‫Donc, pour vous en débarrasser, vous pouvez mettre un point-virgule à la fin de votre appel de tracé.
‫Faisons donc la même chose.
‫Nous n'avons tout simplement pas cette vilaine petite sortie là-bas.
‫C'est ce que matplotlib in line signifie, c'est que ce tracé est dans le cahier, nous pouvons donc le voir
‫visuellement ici.
‫C'est tout matplotlib dans lineman's.
‫Si nous ne l'appelions pas, cela produirait simplement quelque chose comme ça sans intrigue.
‫C'est donc ce que fait cette ligne de code.
‫Dans le scénario idéal pour toujours exécuter cela lorsque vous souhaitez exécuter des tracés matplotlib et maintenant nous ne voulions pas
‫utiliser le point-virgule.
‫Nous voulions être un peu plus communicatifs.
‫On pourrait aller tracer puis tracer une série qui fera exactement la même chose.
‫Nous avons ici une belle intrigue vierge.
‫Maintenant, que diriez-vous d'ajouter des données à l'intrigue, puis d'appuyer sur l'onglet Maj ?
‫Port X versus Y sous forme de lignes et/ou de marqueurs, et si nous cliquons sur le signe plus, cela nous donne ici un
‫petit exemple de tracé X Y, alors que diriez-vous de passer X sous la forme d'une liste quelconque ?
‫Alors peut-être que nous allons rester simple et agréable.
‫Un deux trois quatre.
‫Et nous allons mettre le point-virgule à la fin et voir ce qui se passe.
‫On y va.
‫Nous avons une ligne.
‫Et donc c'est sur l'axe des x.
‫Nous devrions en avoir un, deux, trois, quatre.
‫OK beauté.
‫Alors, que pouvons-nous essayer ensuite ?
‫Eh bien, créons des données X et Y X un, deux, trois, quatre.
‫Merveilleux Y égal.
‫Mélangeons-le un peu.
‫Onze vingt-deux.
‫Trente-trois.
‫Quarante-quatre.
‫Merveilleux.
‫Voyons maintenant à quoi ils ressemblent.
‫Tracez un tracé de points x y et mettez un point-virgule à la fin.
‫Et voilà, nous avons remarqué que nos Access ont changé, alors maintenant nous sommes passés de un à
‫quatre sur le X et de 11 à 44 sur le Y.
‫OK, ça commence à avoir un peu plus de sens.
‫Cela s'annonce bien.
‫Maintenant, cette façon de tracer un matplotlib est appelée méthode de traçage sans état, et si vous avez
‫déjà utilisé Matlab, cela fonctionne comme ça.
‫Mais si vous n'avez jamais utilisé Matlab auparavant, ne vous inquiétez pas.
‫Jetons un coup d'œil rapide à la documentation matplotlib.
‫Parce que là-dedans, il nous en dit un peu plus sur les différents types de traçage dans matplotlib.
‫Que voulez-vous, de la documentation, des tutos ?
‫Tutoriels de graphique en tarte, c'est donc le type de traçage que nous utilisons pour le moment, pas le
‫pipeline matplotlib est une collection de fonctions de style de commande qui font fonctionner matplotlib comme Matlab.
‫Oui, c'est ce que nous venons de vivre.
‫Fonction pop égyptienne, apporter des modifications à une figure, créer une figure.
‫J'ai donc appelé ces parcelles.
‫Ils sont également appelés chiffres.
‫Crée une zone de tracé dans la figure, des tracés et des lignes dans une zone de
‫tracé, décore le tracé avec des étiquettes, etc. dans matplotlib plot, divers états sont conservés car les appels de fonction.
‫D'accord, je viens de lire la documentation ici.
‫C'est donc à celui-ci que nous prêtons attention.
‫Notez que l'API du pipeline est généralement moins flexible que l'API orientée objet.
‫Alors rappelez-vous comment j'ai dit qu'il y avait deux façons de tracer un matplotlib?
‫Eh bien, nous venons d'examiner l'API du pipeline et nous allons examiner l'API orientée objet dans une
‫seconde.
‫Mais c'est celle sur laquelle nous allons nous concentrer le plus, l'API orientée objet, car nous voulons autant
‫de flexibilité que possible.
‫À droite.
‫C'est une chose de plus que je veux vous montrer.
‫Donc, si nous allons au graphique du cycle de vie matplotlib.
‫Le cycle de vie d'une parcelle, nous y voilà, et vous pouvez également y accéder dans la documentation.
‫Il ne s'agit donc que de didacticiels pour chiens matplotlib.
‫Cycle de vie d'une parcelle.
‫On y va.
‫C'est la même chose en général en essayant d'utiliser l'interface orientée objet sur l'interface PI plot.
‫OK, alors la documentation dit ces deux choses en gras.
‫On pourrait l'écouter.
‫C'est vrai, parce que les gens qui écrivent ces documents, je sais vraiment ce qu'ils font.
‫Voyons donc.
‫C'est la première méthode.
‫Let's go big equals maintenant chiffre court pour figure le chiffre de point.
‫Cela crée une figure.
‫Axe est l'abréviation d'axes, alors souvenez-vous que tout cela est une figure, mais ces deux lignes ici sont des axes, donc
‫ax est égal à fig, n'ajoutez pas.
‫Sous-intrigue.
‫Cela ajoute une intrigue de Maxi à montrer.
‫On y va.
‫Donc, c'est juste une réplique exacte de ce que nous avons fait, nous semblions être une sorte de version longue du PLT.
‫Bellport.
‫Même genre de chose ici, non?
‫C'est donc la première méthode, puis j'ai la deuxième méthode.
‫Donc, vous voulez un gros complot des Eagles TLT, et quand je dis complot, je fais référence à un complot, mais parce qu'il n'y a pas d'intrigue, j'étais juste
‫plus facile pour moi de dire complot.
‫Cela crée donc une figure d'être communicatif ici.
‫Vous n'avez pas besoin de ces commentaires X Eagles, fig et haches.
‫Et puis ici, nous allons ajouter quelques exemples de données.
‫Un un.
‫Désolé va ajouter ACSI, donc ceux-ci ajoutent Access à la figure.
‫Alors on y va.
‫Vous avez un autre chiffre.
‫Tout le monde, intrigue Axtell, mettons al X et Y sur leur.
‫Et puis Fáilte Duchow.
‫Et quelques données, c'est parti, nous créons simplement le même tracé et maintenant nous allons enfin utiliser la troisième
‫méthode et c'est celle que nous allons utiliser.
‫Nous avons donc mis ici recommandé.
‫La raison pour laquelle je vous montre tout cela est que si vous regardez matplotlib en ligne et que vous
‫trouvez de la documentation ou des réponses au débordement de pile, vous pourriez rencontrer ces styles de traçage.
‫Nous allons donc utiliser une troisième méthode.
‫Et cela est recommandé, bien sûr, vous pouvez choisir le vôtre, mais c'est ce que nous allons parcourir dans
‫le reste de la section Gotlib de la carte.
‫Il s'agit donc de grands actes de virgule cette fois.
‫Nous avons donc enregistré une ligne de code égale aux sous-parcelles de points PLT.
‫Voyons maintenant ce que cela dit.
‫Sous-parcelles.
‫Créez une figure et un ensemble d'intrigues secondaires, ce rappeur utilitaire facilite la création de mises en page
‫communes d'intrigues secondaires, y compris l'objet figure englobant en un seul appel.
‫Maintenant, quelle est cette intrigue secondaire ?
‫Vous pouvez considérer une intrigue secondaire comme ayant plusieurs intrigues en même temps.
‫C'est tout ce que c'est vraiment.
‫Et puis nous allons jouer l'intrigue X Y.
‫Ajoutez quelques données et nous mettrons un petit point-virgule à la fin du spectacle cette fois.
‫Et voilà, c'est recréé le même graphe trois fois avec trois méthodes différentes, mais on va se
‫concentrer sur la troisième méthode.
‫Et vous remarquerez peut-être que chaque fois que j'appelle quelque chose comme Fig Eagles ou X Eagles ou Fig Comox Eagles, cela
‫réinitialise le chiffre même en téléchargeant les mêmes données.
‫Peut-être que si nous allions ici et que nous allions 50, 100, 200, 250.
‫Cela va le changer, donc chaque fois que nous appelons quelque chose comme ça, cela va réinitialiser la figure et
‫tracer un nouvel ensemble de données.
‫Alors allons-y.
‫Mais en bref, le principal point à retenir de cette conférence est que nous allons nous concentrer sur cette méthode.
‫Il existe deux types de méthodes différentes pour tracer dans matplotlib l'API de graphique à secteurs, mais c'est généralement
‫moins flexible.
‫Il est parfois plus rapide de mettre en place des tracés, mais les API orientées objet vont nous permettre de faire
‫des choses un peu plus sophistiquées à l'avenir.
‫C'est donc sur cela que nous allons nous concentrer.
‫Je te verrai dans la prochaine vidéo.