‫Quindi iniziamo con matplotlib, inizieremo sul desktop e faremo quello che facciamo sempre e colpiremo
‫il terminale.
‫Bellissimo.
‫Ingrandirò un po' qui.
‫Eccellente.
‫Ora esamineremo il nostro piccolo flusso di lavoro come facciamo sempre.
‫Quindi li vedremo per me e entreremo nella cartella del progetto di esempio, che contiene il nostro ambiente.
‫Possiamo sempre vedere il nostro ambiente usando QandA e list.
‫Quindi questo mi mostrerà i miei ambienti, questo è quello che sto cercando qui progetto di esempio,
‫la foto su cui abbiamo lavorato prima e Assadi, sono sul desktop in questo momento.
‫Lo vediamo lì.
‫Quindi vai al corso di Emelle.
‫Possiamo vedere quella piccola cartella qui sopra, ma useremo una riga di comando e poi di nuovo KDDI in
‫un progetto di esempio.
‫Bellissimo.
‫E poi possiamo eseguire l'attivazione di QandA.
‫Ora, puoi semplicemente copiare e incollare questo e farlo lì.
‫Ma ricorda, abbiamo l'abitudine di digitare il codice.
‫Questa è la migliore abitudine che puoi sviluppare.
‫In questo modo, ti abitui a scrivere le cose da solo e ad esercitarti a vedere come ci si sente a
‫scrivere codice sulle dita.
‫Quindi, se sei attivato da QandA, dovrebbe essere tutto corretto.
‫Meraviglioso.
‫E così abbiamo avuto un cambiamento di base da questo a questo.
‫Abbiamo già visto tutto questo.
‫Stiamo per caricare un notebook Jupiter, il nostro spazio di lavoro preferito.
‫Abbiamo un'introduzione a Numpty e Panners, ci siamo passati, ne inizieremo uno
‫nuovo.
‫Quindi ora rititoleremo questo come Introduzione a matplotlib beautiful, avremo un titolo, Introduzione a matplotlib,
‫solo così sappiamo cosa sta succedendo.
‫Abbiamo l'abitudine di comunicare quello che stiamo facendo.
‫Ci siamo.
‫Bellissimo.
‫E così ora siamo in un taccuino di Giove.
‫Il primo passo per usare sempre matplotlib è che potremmo importare anche i panda Nanping.
‫Quindi importeremo tutti gli strumenti di cui abbiamo bisogno proprio nella parte superiore del notebook.
‫Questo è un tipo di flusso di lavoro regolare.
‫Quindi il primo che farà è matplotlib in linea.
‫Ora, se non l'hai mai visto prima, questo piccolo segno di percentuale potresti avere in un video precedente.
‫Ma questo è un comando magico.
‫Quindi questo segno di percentuale sta dicendo a Giove, ehi, vogliamo che tutti i nostri grafici matplotlib, i nostri
‫grafici e le visualizzazioni appaiano all'interno del taccuino.
‫Quindi avrà più senso una volta eseguito.
‫Quindi importiamo matplotlib dot pi plot.
‫Ora, il grafico a torta è un modulo di plottaggio python di matplotlib e il nome conveniente è come
‫PLT otterrà anche i panda come PD e importerà num pi come ENPI e premeremo shift invio.
‫Questo potrebbe richiedere un po' di tempo, a seconda di cosa sta succedendo.
‫Bello, quindi ora dovremmo avere tutti questi strumenti accessibili.
‫Ora, il modo più semplice per creare una trama in matplotlib è con PLT Dot plot.
‫Quindi, se andiamo a spostare la scheda, dai un'occhiata a cosa dice, traccia X contro Y come linee e/o marcatori.
‫Hmm.
‫Cosa succede se eseguiamo questo?
‫Oh, ok, otteniamo una specie di scatola vuota che abbiamo visto prima che fosse nella mappa, il flusso di lavoro di Gotlib.
‫Quindi è così che crei una trama.
‫Questa è la nostra figura che abbiamo appena creato.
‫Quindi torniamo al nostro taccuino di Giove.
‫Questa è la nostra figura che abbiamo appena creato.
‫Ma per qualche ragione, l'output ci dà queste parentesi vuote.
‫Quindi, per sbarazzartene, puoi mettere un punto e virgola alla fine della tua chiamata di trama.
‫Quindi facciamo la stessa cosa.
‫È solo che non abbiamo quel piccolo brutto risultato lì.
‫Questo è ciò che significa matplotlib in linea, è che questa trama è nel taccuino, quindi possiamo vederla visivamente
‫proprio qui.
‫Questo è tutto matplotlib in lineman.
‫Se non lo chiamassimo, produrrebbe semplicemente qualcosa di simile senza trama.
‫Ecco cosa sta facendo questa riga di codice.
‫Allo scenario ideale per eseguirlo sempre quando vuoi eseguire i grafici matplotlib e ora non volevamo usare il punto
‫e virgola.
‫Volevamo essere un po' più comunicativi.
‫Potremmo andare a tramare e poi tramare uno spettacolo che farà esattamente la stessa cosa.
‫Abbiamo una trama bella e vuota qui.
‫Ora, che ne dici di aggiungere alcuni dati alla trama e quindi premere la scheda Maiusc?
‫Porta X contro Y come linee e/o marcatori, e se facciamo clic sul segno più, qui ci viene fornito un piccolo esempio
‫del grafico X Y, quindi che ne dici di passarlo X come un elenco di qualche tipo?
‫Quindi forse lo manterremo bello e semplice.
‫Uno due tre quattro.
‫E metteremo il punto e virgola alla fine e vediamo cosa succede.
‫Ci siamo.
‫Abbiamo una linea.
‫E quindi questo è sull'asse x.
‫Dovremmo averne uno, due, tre, quattro.
‫Ok bello.
‫Quindi cosa possiamo provare dopo?
‫Bene, creiamo dei dati X e Y X uno, due, tre, quattro.
‫Meraviglioso Y uguale.
‫Mescoliamo un po'.
‫Undici e ventidue.
‫Trentatre.
‫Quarantaquattro.
‫Meraviglioso.
‫Ora vediamo come sono questi.
‫Traccia il dot plot x y e metti un punto e virgola alla fine.
‫Ecco, abbiamo notato che i nostri Access sono cambiati, quindi ora siamo passati da uno a
‫quattro sulla X e da 11 a 44 sulla Y.
‫Ok, comincia ad avere un po' più senso.
‫Questo sembra buono.
‫Ora, questo modo di tracciare un matplotlib è indicato come il modo senza stato di tracciare e,
‫se hai mai usato Matlab, funziona così.
‫Ma se non hai mai usato Matlab prima, non preoccuparti.
‫Diamo una rapida occhiata alla documentazione matplotlib.
‫Perché lì dentro ci dice qualcosa sui diversi tipi di plottaggio in matplotlib.
‫Cosa vuoi, documentazione, tutorial?
‫Tutorial sulla trama della torta, quindi questo è il tipo di grafico che stiamo usando al momento, non la
‫pipeline matplotlib è una raccolta di funzioni di stile di comando che fanno funzionare matplotlib come Matlab.
‫Sì, è quello che abbiamo appena passato.
‫Funzione pop egiziana, apporta qualche modifica a una figura, crea una figura.
‫Quindi ho chiamato queste trame.
‫Sono anche chiamate figure.
‫Crea un'area di disegno nella figura, grafici e linee in un'area di disegno,
‫decora il diagramma con etichette, ecc. in matplotlib plot, vari stati vengono conservati a causa delle chiamate di funzione.
‫Ok, sto leggendo la documentazione qui.
‫Quindi questo è quello a cui stiamo prestando attenzione.
‫Tieni presente che l'API della pipeline è generalmente meno flessibile dell'API orientata agli oggetti.
‫Quindi ricordi come ho detto che ci sono due modi per tracciare un matplotlib?
‫Bene, abbiamo appena esaminato l'API della pipeline e tra un secondo esamineremo l'API orientata agli
‫oggetti.
‫Ma questo è quello su cui ci concentreremo maggiormente, l'API orientata agli oggetti, perché vogliamo la
‫massima flessibilità possibile.
‫Destra.
‫È un'altra cosa che voglio mostrarti.
‫Quindi, se andiamo matplotlib trama del ciclo di vita.
‫Il ciclo di vita di una trama, eccoci, e puoi arrivarci anche nella documentazione.
‫Quindi questo è solo tutorial per cani matplotlib.
‫Ciclo di vita di una trama.
‫Ci siamo.
‫Questa è la stessa cosa in generale cercando di utilizzare l'interfaccia orientata agli oggetti sull'interfaccia del grafico PI.
‫OK, quindi la documentazione dice queste due cose in grassetto.
‫Potremmo ascoltarlo.
‫Giusto, perché le persone che scrivono questa documentazione, so davvero cosa stanno facendo.
‫Quindi vediamo.
‫Questo è il primo metodo.
‫Andiamo grande uguale ora cifra corta per cifra la cifra del punto.
‫Questo crea una figura.
‫Axe è l'abbreviazione di assi, quindi ricorda, tutta questa cosa è una figura, ma queste due linee qui sono assi, quindi
‫ascia è uguale a fig, non aggiungere.
‫Sottotrama.
‫Questo aggiunge un po' di trama di Maxi da mostrare.
‫Ci siamo.
‫Quindi questo è semplicemente replicato esattamente quello che abbiamo fatto, sembrava una sorta di versione lunga di andare in PLT.
‫Bellport.
‫Stesso genere di cose qui, giusto?
‫Quindi questo è il primo metodo e poi ho il secondo metodo.
‫Quindi vuoi una grande trama di Eagles TLT, e quando dico trama, mi riferisco alla trama, ma poiché non c'è, per me è
‫stato più facile dire trama.
‫Quindi crea una figura comunicativa qui.
‫Non hai bisogno di questi commenti X Eagles, fig e assi.
‫E poi qui dentro aggiungeremo alcuni dati di esempio.
‫Uno uno.
‫Spiacente, aggiungerà ACSI, quindi questi aggiungono Access alla figura.
‫Quindi ci siamo.
‫Hai un'altra cifra.
‫Tutti, complotto Axtell, mettiamo tutti X e Y sul loro.
‫E poi Fáilte Duchow.
‫E alcuni dati, ecco, stiamo solo creando la stessa trama e ora finalmente andremo con il terzo
‫metodo e questo è quello che useremo.
‫Quindi abbiamo inserito qui consigliato.
‫Il motivo per cui ti sto mostrando tutto questo è perché se guardi matplotlib online e trovi
‫della documentazione o alcune risposte di overflow dello stack, potresti imbatterti in questi stili di plottaggio.
‫Quindi useremo un terzo metodo.
‫E questo è raccomandato, ovviamente, puoi scegliere il tuo, ma questo è ciò che andremo a
‫vedere nel resto della sezione Gotlib della mappa.
‫Quindi questa volta è una grande virgola.
‫Quindi abbiamo salvato una riga di codice uguale a sottotrame di punti PLT.
‫Ora vediamo cosa dice questo.
‫Sottotrame.
‫Crea una figura e una serie di trame secondarie, questo rapper di utilità rende conveniente creare layout comuni
‫di trame secondarie, incluso l'oggetto figura di chiusura in una singola chiamata.
‫Ora, qual è questa sottotrama?
‫Puoi pensare a una sottotrama come a più di una trama che esce contemporaneamente.
‫Questo è tutto ciò che è veramente.
‫E poi reciteremo la trama X Y.
‫Aggiungi alcuni dati e questa volta metteremo un piccolo punto e virgola alla fine dello spettacolo.
‫Ecco, viene ricreato lo stesso grafico tre volte con tre metodi diversi, ma ci
‫concentreremo sul terzo metodo.
‫E potresti notare che ogni volta che chiamo qualcosa come Fig Eagles o X Eagles o Fig Comox Eagles, azzera
‫la cifra anche se carichi gli stessi dati.
‫Forse se andassimo qui e andassimo a 50, 100, 200, 250.
‫Lo cambierà, quindi ogni volta che chiamiamo qualcosa del genere, azzererà la cifra e disegnerà un
‫nuovo set di dati.
‫Quindi avvolgiamolo lì.
‫Ma in breve, la conclusione principale di questa lezione è che ci concentreremo su questo metodo.
‫Esistono due diversi tipi di metodi che tracciano in matplotlib l'API del grafico a torta, ma generalmente è
‫meno flessibile.
‫A volte è più veloce ottenere grafici attivi e funzionanti, ma le API orientate agli oggetti ci permetteranno di
‫fare cose un po' più fantasiose in futuro.
‫Quindi è su questo che ci concentreremo.
‫Ci vediamo nel prossimo video.