‫では､ さっそくマットプロットリブをご紹介しましょう｡
‫デスクトップで起動し､ いつものようにターミナルを叩きます｡
‫美しい｡
‫ここで少しズームアップしてみます｡
‫素晴らしい｡
‫では､ いつものようにワークフローを進めていきましょう｡
‫だから､ for meを見ることになるんです｡
‫環境が入ったサンプルプロジェクトフォルダに入ってみます｡
‫CondaとListを使うことで､ 常に自分の環境を見ることができるのです｡
‫これで私の環境がわかるわけです｡
‫ここで狙っているのはこれです｡
‫サンプルプロジェクト......さっきのフォルダ｡
‫なんだか薄気味悪いですね｡
‫今､ デスクトップでやってます｡
‫そこは見ての通りです｡
‫というわけで､ MLコースに入ります｡
‫この小さなフォルダはここで見ることができますが､ コマンドラインを使用してから､ サンプルプロジェクトに再度表示します｡
‫美しい｡
‫そして､ アクティベーションのためにコンを走らせることができる｡
‫今なら､ これをコピー＆ペーストして､ そこでやればいいんです｡
‫しかし､ 私たちはコードを打ち出す習慣があることを忘れないでください｡
‫そうやって身につけることができる最高の習慣です｡
‫自分で書き出し､ コードを書く指の感覚を確かめながら練習することに慣れるのです｡
‫だから､ アクティベーションに行けば､ すべて正しくなるはずです｡
‫素晴らしい｡
‫それで､ これまではベースが変わっていたんです｡
‫以前にも同じようなことがありましたね｡
‫私たちのお気に入りのワークスペースであるJupyter Notebookをロードしてみます｡
‫numpyとpandasの紹介がありました｡
‫それらを乗り越えてきたのです｡
‫新たに始めることになりました｡
‫そこで､ 今回はタイトルを「Matt Plot Libの紹介」に変更します｡
‫美しい｡
‫マッププロットリブのタイトル紹介をします｡
‫ただ､ 何が起こっているのかを知るために､ 自分たちがやっていることを伝える習慣はあります｡
‫これでよしとしよう｡
‫美しい｡
‫そして今､ 私たちはJupyter Notebookの中にいます｡
‫そのplot libを常に使用するための最初のステップは､ NumPyとpandasもインポートするかもしれないことです｡
‫そこで､ 必要なツールはすべてノートブックの一番上にインポートすることにします｡
‫これはある意味､ 普通のワークフローですね｡
‫そこで､ まず最初に行うのが､ リブのマッププロットを並べることです｡
‫さて､ 初めてご覧になる方は､ この小さなパーセント記号､ 以前のビデオでご覧になったかもしれませんが､
‫これは魔法のコマンドです｡
‫このパーセント記号は､ Jupyterに､ マッププロット､ リブプロット､ グラフ､ ビジュアライゼーションをすべてノートブックに表示するように指示しているのです｡
‫だから､ 実行すればもっと理解できるようになる｡
‫では､ そのプロットをインポートしてみましょう｡
‫Lib dot pi プロット｡
‫PI Plot は map plot lib の Python プロットモジュールで､ PLT という便利な名前がついています｡
‫また､ PDとしてpandasを取得し､ NPとしてnumpyをインポートすることにします｡
‫では､ シフトエンターを押します｡
‫状況によっては､ 少し時間がかかるかもしれません｡
‫美しい｡
‫だから､ 今､ 私たちはこれらのツールにアクセスできるようにしておくべきです｡
‫さて､ その plot lib でプロットを作成する最も簡単な方法は､ plot dot plot を使うことです｡
‫シフトタブで､ X対Yを線またはマーカでプロットする､ という内容を見てみましょう｡
‫うーん｡
‫これをそのまま実行するとどうなるのでしょうか？
‫あ､ そういえば､ 前に見た､ マッププロットリブのワークフローにあった空の箱ができましたね｡
‫だから､ こうしてプロットを作るのです｡
‫これが今作成した図です｡
‫そこで､ Jupyter Notebookに戻ります｡
‫これが今作成した図です｡
‫しかし､ なぜか出力では､ 空白の括弧が表示されます｡
‫ですから､ それらを取り除くには､ プロットコールの最後にセミコロンをつければいいのです｡
‫では､ それと同じことをやってみましょう｡
‫ただ､ そこに厄介な出力がないだけなんです｡
‫マットプロットリブインラインとは､ このプロットがノートブックにあり､ ここで視覚的に見ることができる､ という意味です｡
‫リビア線の筋書きの意味はそれだけです｡
‫もしこれを呼ばなかったら､ プロットもなくこんな感じで出力されるだけです｡
‫つまり､ このコードの行がそうなっているのです｡
‫理想的なシナリオとしては､ map plot lib plotsを実行したいときは､ 常にそれを実行することです｡
‫そして今､ もしセミコロンを使いたくなかったとしたら､ もう少し伝わりやすくしてほしい｡
‫プロットして､ プロットして､ ショーすることもできるんです｡
‫それだと､ まったく同じことをすることになる｡
‫この辺りは真っ白でいいプロットですね｡
‫では､ データを追加してみてはいかがでしょうか｡
‫そこで､ プロット､ プロット､ そしてシフトタブを押します｡
‫X対Yを線またはマーカーでプロットします｡
‫プラス記号をクリックすると､ プロットX Yの小さな例が表示されます｡
‫では､ Xをある種のリストとして渡すのはどうだろうか｡
‫だから､ シンプルでいいんじゃないでしょうか｡
‫1､ 2､ 3､ 4
‫そして､ 最後にセミコロンをつけて､ どうなるかを見るのです｡
‫これでよしとしよう｡
‫線があるんです｡
‫で､ これがX軸になるわけです｡
‫1､ 2､ 3､ 4と揃えるべきです｡
‫なるほど､ 美しい｡
‫では､ 次に何を試せばいいのか｡
‫では､ xとyのデータを作ってみましょう x 1, 2, 3, 4, 1, 2でyイコールになります｡
‫ちょっとだけ混ぜてみようか｡
‫1122 3344.
‫素晴らしい｡
‫では､ これらがどのようなものかを見てみましょう｡
‫プロットドット､ プロットx､ y､ そして最後にセミコロンを付けます｡
‫これでよしとしよう｡
‫アクセスが変わっていることに気づく｡
‫これで､ Xは1から4まで､ Yは11から44までが揃ったことになる｡
‫よし､ 始めてみよう､ もうちょっと筋を通そう｡
‫これはいい感じですね｡
‫さて､ このようなマッププロットリブの描画方法は､ ステートレス描画方法と呼ばれています｡
‫そして､ MATLABを使ったことがある人なら､ そのような仕組みになっています｡
‫でも､ MATLABを使ったことがない人は
‫心配は無用です｡
‫map plot lib のドキュメントをざっと見てみましょう｡
‫なぜなら､ その中にマッププロットリブの様々なプロットについて少し書かれているからです｡
‫私たちは何を求めているのか？
‫ドキュメンテーション
‫チュートリアルです｡
‫Pliプロットのチュートリアル｡
‫つまり､ 今のところマッププロットではなく､ このようなプロットになっています｡
‫Lib pie plot は map plot lib を matlab のように動作させるコマンド形式の関数の集まりです｡
‫そう､ それが今､ 私たちが経験したことのすべてなのです｡
‫各パイポップ機能は､ 図に何らかの変更を加えるものです｡
‫図形を作成します｡
‫だから､ 私はこのプロットを呼んでいるんです｡
‫フィギュアとも呼ばれる｡
‫図形プロット内にプロットエリアを作成します｡
‫プロットエリア内のいくつかの線は､ ラベルなどでプロットを装飾します｡ 私のプロット､ lib plotでは､ 関数呼び出しにより様々な状態が保存されています｡
‫さて､ ここではドキュメントを読むだけです｡
‫というわけで､ 注目の1枚です｡
‫PIプロットAPIは､ 一般的にオブジェクト指向APIよりも柔軟性に欠けることに注意してください｡
‫それで､ そのプロットには2通りあると言ったのを覚えていますか？
‫Lib さて､ 先ほどは円グラフの API を見てきましたが､ 次はオブジェクト指向の API を見てみましょう｡
‫しかし､ 私たちが最も注目するのはこのオブジェクト指向APIです｡ なぜなら､ 得られる限りの柔軟性が欲しいからです｡
‫そうですね｡
‫もうひとつ､ お見せしたいものがあります｡
‫そこで､ マッププロット､ リブライフサイクルプロットを行ってみます｡
‫プロットのライフサイクル｡
‫これでよしとしよう｡
‫そして､ このこともドキュメントで知ることができます｡
‫これはあくまでマッププロット・アリバウグ・チュートリアルなんですね｡
‫プロットのライフサイクル
‫これでよしとしよう｡
‫これは一般的に同じことで､ 円グラフのインターフェースよりもオブジェクト指向のインターフェースを使おうとしているのです｡
‫なるほど｡
‫だから､ ドキュメントがこの2つのことを太字で言っていたら､ それに耳を傾けるかもしれない｡
‫なぜなら､ このドキュメントを書いた人たちは､ 自分たちが何をしているのかを本当に理解しているからです｡
‫では､ これが1つ目の方法だとします｡
‫Fig Eaglesにします｡
‫Figとは､ figの略です｡
‫PLT図.
‫これが図になる｡
‫Axeは斧の略です｡
‫だから､ この全部がフィギュアであることを忘れないでください｡
‫しかし､ ここにある2本の線は軸です｡
‫つまり､ axはfig dot addに等しい｡
‫サブプロット
‫これにより､ いくつかの軸が追加されます｡
‫プロットは表示されません｡
‫これでよしとしよう｡
‫つまり､ これは私たちがやったことをそのまま再現しているだけなのです｡
‫私たちは､ plt.のロングバージョンのようなものを作りました｡
‫ヘルププロット
‫こちらも同じようなものですね？
‫これが最初の方法なんですね｡
‫そして､ 2つ目の方法です｡
‫大きなイーグルスのプロットが欲しいということですか？
‫プロット
‫プロットと言っても､ 筋書きのことです｡
‫でも､ ああいうのがないから､ プロットって言いやすいだけなんですよね｡
‫だから､ フィギュアを作る｡
‫でも､ ここでコミュ障になると､ こういうコメントは必要ないんですよね｡
‫Xはfig dotが軸を追加することに等しい｡
‫そしてこの中に､ サンプルデータを追加していきます｡
‫1､ 1､ 1､ 1､ 1
‫申し訳ありませんが､ 軸を追加する予定です｡
‫つまり､ これらは図に軸を追加するものです｡
‫そうそう､ そうなんです｡
‫もう一人フィギュアを持っているんですね｡
‫プロットする場合は､ XとYをそこに表示させましょう｡
‫そして､ ショーに失敗する｡
‫そして､ いくつかのデータ｡
‫これでよしとしよう｡
‫同じプロットを作っているだけなんです｡
‫そしていよいよ､ 3つ目の方法です｡
‫そして､ 今回使用するのはこれです｡
‫そこで､ ここにおすすめを入れました｡
‫なぜこれらすべてを紹介するかというと､ もしあなたが Mac plot lib をオンラインで調べて､ ドキュメントや
‫StackOverflow の回答を見つけたら､ これらのプロットスタイルに出くわすかもしれないからです｡
‫そこで､ 3つ目の方法として､ これを推奨します｡
‫もちろん､ 自分で選んでもいいのですが､ マッププロット・リブの残りの部分を通して､
‫このような流れになっています｡
‫ということで､ 今回はfigmaのアクトです｡
‫そのため､ ドットサブプロットのプロットに等しいコードを1行保存しています｡
‫では､ この内容を見てみましょう｡
‫サブプロット
‫図とサブプロットのセットを作成します｡
‫このユーティリティ・ラッパーは､ 1回の呼び出しで､ 囲み図オブジェクトを含むサブプロットの一般的なレイアウトを作成するのに便利です｡
‫さて､ サブプロットとは何でしょうか？
‫サブプロットとは､ 複数のプロットが同時に出てくることだと思えばいいのです｡
‫本当にそれだけなんです｡
‫そして､ Axe Dot, Plot X, Yと進んでいきます｡
‫データを追加して､ プロットを呼び出すセットの最後に小さなセミコロンを付けます｡
‫今回は表示しないでください｡
‫これでよしとしよう｡
‫先ほどは3つの方法で同じグラフを3回再現しましたが､ 今回は3つ目の方法に注目します｡
‫また､ Fig EaglesやAX Eagles､ Fig Comma AX Eaglesといったものを呼び出すたびに､ Figがリセットされることにお気づきかもしれません｡
‫同じデータをプロットしているにも関わらず
‫もし､ 私たちがここにいなくて､ 50､ 100､ 200と進んでいったら､ そうなるかもしれません｡
‫250.
‫変えてくれるんです｡
‫ですから､ このようなものを呼び出すたびに､ 図はリセットされ､ 新しいデータセットがプロットされることになるのです｡
‫では､ そこで終わりにしましょう｡
‫しかし､ 要するに､ この講義の最大の収穫は､ この方法にこだわるということです｡
‫map plot lib the pie plot APIでプロットする方法が2種類ありますが､ 一般的にはそちらの方が自由度が低いです｡
‫プロットを立ち上げる方が早い場合もありますが､ オブジェクト指向のAPIを使えば､ 将来的にはもう少し派手なことができるようになるでしょう｡
‫だから､ そこに注目するのです｡
‫次の動画でお会いしましょう｡