‫Beginnen wir also mit matplotlib, wir werden auf dem Desktop starten und tun, was wir immer tun, und
‫das Terminal aufrufen.
‫Wunderschönen.
‫Ich zoome hier etwas heran.
‫Exzellent.
‫Jetzt werden wir unseren kleinen Workflow wie immer durchgehen.
‫Also werden wir diese für mich sehen und in den Beispielprojektordner gelangen, der unsere Umgebung enthält.
‫Wir können unsere Umgebung immer sehen, indem wir QandA und Liste verwenden.
‫Das wird mir also meine Umgebungen zeigen, das ist das, wonach ich suche, das Beispielprojekt, das
‫Foto, das wir zuvor bearbeitet haben, und Assadi, ich bin gerade auf dem Desktop.
‫Das können wir dort sehen.
‫Also geh in den Emelle-Kurs.
‫Wir können diesen kleinen Ordner hier oben sehen, aber wir verwenden eine Befehlszeile und dann KDDI wieder
‫in ein Beispielprojekt.
‫Wunderschönen.
‫Und dann können wir QandA aktivieren ausführen.
‫Jetzt können Sie dies einfach kopieren und einfügen und dort tun.
‫Aber denken Sie daran, wir haben die Angewohnheit, Code einzugeben.
‫Das ist die beste Angewohnheit, die Sie entwickeln können.
‫Auf diese Weise gewöhnen Sie sich daran, Dinge für sich selbst aufzuschreiben und zu üben, wie es sich an Ihren Fingern
‫anfühlt, Code zu schreiben.
‫Also wenn du QandA aktivierst, sollte das alles richtig sein.
‫Wunderbar.
‫Und so hatten wir eine Basisänderung von dieser zu dieser.
‫Wir haben das alles schon einmal gesehen.
‫Wir laden ein Jupiter-Notebook hoch, unseren Lieblingsarbeitsplatz.
‫Wir haben eine Einführung in Numpty und Panners, wir haben die durchgemacht, wir werden eine neue
‫starten.
‫Also betiteln wir diesen jetzt in Einführung in matplotlib schön um, wir werden einen Titel haben, Einführung in matplotlib,
‫nur damit wir wissen, was los ist.
‫Wir haben die Angewohnheit, zu kommunizieren, was wir tun.
‫Na, bitte.
‫Wunderschönen.
‫Und jetzt befinden wir uns in einem Jupiter-Notizbuch.
‫Der erste Schritt, um matplotlib immer zu verwenden, besteht darin, dass wir auch Nanping-Pandas importieren.
‫Also importieren wir alle benötigten Tools ganz oben im Notebook.
‫Dies ist ein ganz normaler Workflow.
‫Das erste ist also matplotlib in der Zeile.
‫Wenn Sie dies noch nie zuvor gesehen haben, dieses kleine Prozentzeichen, das Sie möglicherweise in einem früheren Video haben.
‫Aber das ist ein magischer Befehl.
‫Dieses Prozentzeichen sagt Jupiter also, hey, wir möchten, dass alle unsere Matplotlib-Plots, unsere
‫Grafiken und Visualisierungen im Notebook erscheinen.
‫Das wird also mehr Sinn machen, wenn wir es ausführen.
‫Lassen Sie uns also matplotlib dot pi plot importieren.
‫Nun ist Pie Plot ein Python-Plotting-Modul von Matplotlib und der bequeme Name lautet, da PLT auch Pandas
‫als PD erhält und num pi als ENPI importiert und wir die Umschalttaste drücken.
‫Dies kann eine Weile dauern, je nachdem, was gerade passiert.
‫Schön, also sollten wir jetzt auf all diese Tools zugreifen können.
‫Der einfachste Weg, ein Diagramm in Matplotlib zu erstellen, ist nun das PLT-Punktdiagramm.
‫Wenn wir also zum Umschalten der Registerkarte wechseln, sehen Sie sich an, was dies sagt, und zeichnen Sie X gegen Y als Linien und oder Markierungen.
‫Hmm.
‫Was passiert, wenn wir das einfach ausführen?
‫Oh, OK, wir bekommen eine Art leere Box, die wir vorher in der Map, dem Gotlib-Workflow, gesehen haben.
‫So erstellen Sie eine Handlung.
‫Dies ist unsere Figur, die wir gerade erstellt haben.
‫Also kehren wir zu unserem Jupiter-Notizbuch zurück.
‫Dies ist unsere Figur, die wir gerade erstellt haben.
‫Aber aus irgendeinem Grund gibt uns die Ausgabe diese leeren Klammern.
‫Um diese loszuwerden, können Sie am Ende Ihres Plot-Aufrufs ein Semikolon setzen.
‫Also machen wir dasselbe.
‫Wir haben da einfach nicht so einen fiesen kleinen Output.
‫Dies ist, was matplotlib in line bedeutet, dass dieser Plot im Notebook ist, also können wir ihn hier
‫visuell sehen.
‫Das ist alles Matplotlib in Lineman's.
‫Wenn wir dies nicht aufrufen, würde es einfach so etwas ohne Plot ausgeben.
‫Das ist es, was diese Codezeile tut.
‫Um das ideale Szenario immer auszuführen, wenn Sie Matplotlib-Plots ausführen möchten und wir jetzt kein Semikolon
‫verwenden wollten.
‫Wir wollten etwas kommunikativer sein.
‫Wir könnten planen und dann eine Show planen, die genau das Gleiche macht.
‫Wir haben hier ein schönes und leeres Grundstück.
‫Wie wäre es nun, wenn wir dem Diagramm einige Daten hinzufügen und dann auf die Registerkarte Shift klicken?
‫Port X im Vergleich zu Y als Linien und/oder Markierungen, und wenn wir auf das Pluszeichen klicken, erhalten wir hier ein kleines
‫Beispiel für Plot X Y. Wie wäre es also, wenn wir X als eine Art Liste übergeben?
‫Vielleicht halten wir es einfach schön und einfach.
‫Eins zwei drei vier.
‫Und wir setzen das Semikolon ans Ende und sehen, was passiert.
‫Na, bitte.
‫Wir haben eine Linie.
‫Dies ist also auf der x-Achse.
‫Wir sollten eins, zwei, drei, vier haben.
‫Okay, schön.
‫Was können wir also als nächstes versuchen?
‫Nun, erstellen wir einige X- und Y-Daten X eins, zwei, drei, vier.
‫Wunderbares Y gleich.
‫Lass es uns ein bisschen durcheinander bringen.
‫Elf zweiundzwanzig.
‫Dreiunddreißig.
‫Vierundvierzig.
‫Wunderbar.
‫Schauen wir uns nun an, wie diese aussehen.
‫Zeichnen Sie Punktdiagramm x y und setzen Sie ein Semikolon an das Ende.
‫Da haben wir festgestellt, dass sich unsere Access's geändert haben, also sind wir jetzt von eins auf vier
‫auf dem X und von 11 auf 44 auf dem Y gegangen.
‫OK, das fängt an, ein bisschen mehr Sinn zu machen.
‫Das sieht gut aus.
‫Nun wird diese Art des Plottens einer Matplotlib als zustandslose Art des Plottens bezeichnet, und wenn Sie
‫jemals Matlab verwendet haben, funktioniert es so.
‫Aber keine Sorge, wenn Sie Matlab noch nie verwendet haben.
‫Werfen wir einen kurzen Blick auf die Dokumentation von Matplotlib.
‫Denn darin erfahren wir ein wenig über verschiedene Arten des Plottens in Matplotlib.
‫Was wollen Sie, Dokumentation, Tutorials?
‫Pie-Plot-Tutorials, also dies ist die Art des Plottens, die wir derzeit verwenden, nicht matplotlib-Pipeline
‫ist eine Sammlung von Befehlsstilfunktionen, die Matplotlib wie Matlab funktionieren lassen.
‫Ja, das haben wir gerade durchgemacht.
‫Ägyptische Pop-Funktion, etwas an einer Figur ändern, erstellt eine Figur.
‫Also habe ich diese Plots genannt.
‫Sie werden auch als Figuren bezeichnet.
‫Erstellt einen Ploning-Bereich in der Figur, Plots und Linien in einem Plotting-Bereich,
‫dekoriert den Plot mit Beschriftungen usw. Im Matplotlib-Plot werden verschiedene Zustände aufgrund von Funktionsaufrufen beibehalten.
‫Okay, lese gerade die Dokumentation hier.
‫Dies ist also diejenige, auf die wir achten.
‫Beachten Sie, dass die Pipeline-API im Allgemeinen weniger flexibel ist als die objektorientierte API.
‫Erinnern Sie sich also daran, wie ich sagte, es gibt zwei Möglichkeiten, eine Matplotlib zu zeichnen?
‫Nun, wir haben uns gerade die Pipeline-API angesehen und werden uns gleich die objektorientierte API
‫ansehen.
‫Aber das ist das, worauf wir uns am meisten konzentrieren werden, die objektorientierte API, weil wir so viel
‫Flexibilität wie möglich wollen.
‫Richtig.
‫Es ist noch eine Sache, die ich Ihnen zeigen möchte.
‫Also, wenn wir Matplotlib Lifecycle Plot gehen.
‫Der Lebenszyklus einer Handlung, los geht's, und Sie können auch in der Dokumentation nachlesen.
‫Dies sind also nur Matplotlib-Hunde-Tutorials.
‫Lebenszyklus einer Handlung.
‫Na, bitte.
‫Dies ist im Allgemeinen dasselbe, wenn Sie versuchen, die objektorientierte Schnittstelle über die PI-Plotschnittstelle zu verwenden.
‫OK, also haben die Dokumentation diese beiden Dinge in fetten Anmerkungen gesagt.
‫Wir könnten uns das anhören.
‫Richtig, denn die Leute, die diese Dokumentation schreiben, wissen wirklich, was sie tun.
‫Also mal sehen.
‫Dies ist die erste Methode.
‫Los geht's groß ist jetzt gleich Zahl kurz für Zahl die Punktzahl.
‫Dadurch entsteht eine Figur.
‫Ax ist die Abkürzung für Äxte, also denk daran, das Ganze ist eine Figur, aber diese beiden Linien hier sind Äxte,
‫also ist Axt gleich fig, nicht addieren.
‫Nebenhandlung.
‫Dies fügt einige Maxis Handlung hinzu, um sie zu zeigen.
‫Na, bitte.
‫Dies ist also nur genau das, was wir getan haben, wir schienen eine Art lange Version von PLT zu sein.
‫Bellport.
‫Das gleiche hier, oder?
‫Das ist also die erste Methode und dann habe ich die zweite Methode.
‫Sie wollen also große Eagles-Plot-TLT, und wenn ich Plot sage, beziehe ich mich auf Plot, aber weil es keine gibt, war es für
‫mich einfacher, Plot zu sagen.
‫So entsteht hier eine kommunikative Figur.
‫Sie brauchen diese Kommentare nicht X Eagles, Feige und Äxte.
‫Und dann werden wir hier einige Beispieldaten hinzufügen.
‫Eins eins.
‫Entschuldigung, ACSI wird hinzugefügt, also fügen diese der Abbildung Access's hinzu.
‫Also los gehts.
‫Sie haben eine andere Figur.
‫Alle, Axtell-Plot, lasst uns alle X und Y auf ihre Kosten bringen.
‫Und dann Fáilte Duchow.
‫Und einige Daten, los geht's, wir erstellen nur den gleichen Plot und jetzt endlich werden wir mit der dritten Methode
‫fortfahren, und dies ist die, die wir verwenden werden.
‫Also haben wir uns hier empfohlen.
‫Der Grund, warum ich Ihnen all dies zeige, ist, dass Sie möglicherweise auf diese Plotstile stoßen,
‫wenn Sie sich matplotlib online ansehen und einige Dokumentationen oder Antworten auf Stapelüberläufe finden.
‫Wir werden also eine dritte Methode verwenden.
‫Und dies wird natürlich empfohlen, Sie können Ihre eigene auswählen, aber das werden wir
‫im Rest des Gotlib-Abschnitts der Karte durchgehen.
‫Das sind diesmal große Kommas.
‫Wir haben also eine Codezeile gespeichert, die PLT-Punkt-Subplots entspricht.
‫Mal sehen, was das sagt.
‫Nebenhandlungen.
‫Erstellen Sie eine Figur und eine Reihe von Nebenhandlungen. Mit diesem Utility-Rapper können Sie bequem gemeinsame Layouts
‫von Nebenhandlungen erstellen, einschließlich des einschließenden Figurenobjekts in einem einzigen Aufruf.
‫Was ist nun diese Nebenhandlung?
‫Sie können sich eine Nebenhandlung so vorstellen, dass mehr als eine Handlung gleichzeitig herauskommt.
‫Das ist alles, was es wirklich ist.
‫Und dann gehen wir in die Handlung von Plot X Y ein.
‫Fügen Sie einige Daten hinzu und wir werden dieses Mal ein kleines Semikolon am Ende der Show einfügen.
‫Es wird dreimal derselbe Graph mit drei verschiedenen Methoden neu erstellt, aber wir werden uns
‫auf die dritte Methode konzentrieren.
‫Und Sie werden vielleicht feststellen, dass jedes Mal, wenn ich etwas wie Fig Eagles oder X Eagles oder Fig Comox Eagles aufrufe, die
‫Zahl zurückgesetzt wird, obwohl die gleichen Daten hochgeladen werden.
‫Vielleicht, wenn wir hierher gehen und 50, 100, 200, 250 gehen.
‫Es wird es ändern, also wird es jedes Mal, wenn wir so etwas aufrufen, die Figur zurückgesetzt
‫und ein neuer Datensatz gezeichnet.
‫Also packen wir es dort ein.
‫Aber kurz gesagt, das Wichtigste aus diesem Vortrag ist, dass wir uns auf diese Methode konzentrieren werden.
‫Es gibt zwei verschiedene Arten von Methoden, die in Matplotlib, der Tortendiagramm-API, plotten, aber das ist im Allgemeinen
‫weniger flexibel.
‫Es ist manchmal schneller, Plots zum Laufen zu bringen, aber die objektorientierten APIs werden es uns in
‫Zukunft ermöglichen, etwas ausgefallenere Dinge zu tun.
‫Darauf werden wir uns also konzentrieren.
‫Wir sehen uns im nächsten Video.