‫Entonces, comencemos con matplotlib, comenzaremos en el escritorio y haremos lo que siempre hacemos y usaremos
‫la terminal.
‫Hermosa.
‫Me acercaré un poco aquí.
‫Excelente.
‫Ahora vamos a pasar por nuestro pequeño flujo de trabajo como siempre lo hacemos.
‫Así que los veremos por mí y entraremos en la carpeta del proyecto de muestra, que contiene nuestro entorno.
‫Siempre podemos ver nuestro entorno usando QandA y list.
‫Entonces esto me mostrará mis entornos, este es el que busco aquí, el proyecto de muestra, la
‫foto en la que hemos estado trabajando antes, y Assadi, estoy en el escritorio ahora mismo.
‫Podemos ver eso allí.
‫Así que entra en el curso de Emelle.
‫Podemos ver esa pequeña carpeta aquí, pero usaremos una línea de comando y luego KDDI nuevamente en un
‫proyecto de muestra.
‫Hermosa.
‫Y luego podemos ejecutar QandA activo.
‫Ahora, puede copiar y pegar esto y hacerlo allí.
‫Pero recuerde, tenemos la costumbre de escribir código.
‫Ese es el mejor hábito que puede desarrollar.
‫De esa manera, te acostumbrarás a escribir cosas por ti mismo y a practicar ver cómo se siente en
‫tus dedos escribir código.
‫Entonces, si está activado QandA, eso debería ser correcto.
‫Maravilloso.
‫Y entonces hemos tenido un cambio de base de esto a esto.
‫Hemos visto todo esto antes.
‫Vamos a cargar un cuaderno de Jupiter, nuestro espacio de trabajo favorito.
‫Tenemos una introducción a Numpty y Panners, los hemos revisado, vamos a comenzar uno
‫nuevo.
‫Así que ahora vamos a cambiar el título de este para que sea Introducción a matplotlib hermoso, tendremos un título, Introducción a
‫matplotlib, solo para que sepamos lo que está pasando.
‫Tenemos la costumbre de comunicar lo que hacemos.
‫Aquí vamos.
‫Hermosa.
‫Y ahora estamos en un cuaderno de Júpiter.
‫El primer paso para usar siempre matplotlib es que también podríamos importar pandas Nanping.
‫Por tanto, importaremos todas las herramientas que necesitemos en la parte superior del portátil.
‫Esta es una especie de flujo de trabajo regular.
‫Entonces, el primero será matplotlib en línea.
‫Ahora, si nunca ha visto esto antes, este pequeño signo de porcentaje que podría tener en un video anterior.
‫Pero este es un comando mágico.
‫Entonces, este signo de porcentaje le está diciendo a Júpiter, oye, queremos que todas nuestras gráficas de matplotlib,
‫nuestras gráficas y visualizaciones aparezcan en el cuaderno.
‫Así que tendrá más sentido una vez que lo ejecutemos.
‫Así que vamos a importar el diagrama de matplotlib dot pi.
‫Ahora, el gráfico circular es un módulo de trazado de Python de matplotlib y el nombre conveniente es que
‫PLT también obtendrá pandas como PD e importará num pi como ENPI y presionaremos shift enter.
‫Esto puede llevar un poco de tiempo, dependiendo de lo que esté sucediendo.
‫Hermoso, ahora deberíamos tener todas estas herramientas accesibles.
‫Ahora, la forma más sencilla de crear un gráfico en matplotlib es con PLT Dot plot.
‫Entonces, si cambiamos la pestaña, eche un vistazo a lo que esto dice, grafique X versus Y como líneas yo marcadores.
‫Mmm.
‫¿Qué pasa si ejecutamos esto?
‫Oh, está bien, tenemos una especie de caja vacía que vimos antes que estaba en el mapa, flujo de trabajo de Gotlib.
‫Así es como se crea una trama.
‫Esta es nuestra figura que acabamos de crear.
‫Así que volvemos a nuestro cuaderno de Júpiter.
‫Esta es nuestra figura que acabamos de crear.
‫Pero por alguna razón, la salida nos da estos corchetes vacíos.
‫Entonces, para deshacerse de ellos, puede poner un punto y coma al final de su llamada de trama.
‫Entonces hagamos lo mismo.
‫Simplemente no tenemos esa pequeña salida desagradable allí.
‫Esto es lo que significa matplotlib en línea, es que este gráfico está en el cuaderno, por lo que podemos verlo
‫visualmente aquí.
‫Eso es todo matplotlib en liniero.
‫Si no llamáramos a esto, simplemente generaría algo como esto sin trama.
‫Entonces eso es lo que está haciendo esta línea de código.
‫Al escenario ideal para ejecutar siempre eso cuando desea ejecutar gráficos de matplotlib y ahora no queremos usar el
‫punto y coma.
‫Queríamos ser un poco más comunicativos.
‫Podríamos trazar y luego trazar un programa que hará exactamente lo mismo.
‫Tenemos una trama bonita y en blanco aquí.
‫Ahora, ¿qué tal si agregamos algunos datos al gráfico y luego presionamos la pestaña de cambio?
‫Puerto X versus Y como líneas yo marcadores, y si hacemos clic en el signo más, nos da un pequeño ejemplo aquí
‫del gráfico X Y, entonces, ¿qué tal si lo pasamos X como una lista de algún tipo?
‫Así que tal vez lo mantengamos agradable y simple.
‫Uno dos tres CUATRO.
‫Y pondremos el punto y coma al final y veremos qué pasa.
‫Aquí vamos.
‫Tenemos una línea.
‫Y esto está en el eje x.
‫Deberíamos tener uno, dos, tres, cuatro.
‫OK hermosa.
‫Entonces, ¿qué podemos intentar a continuación?
‫Bueno, creemos algunos datos X e Y X uno, dos, tres, cuatro.
‫Maravilloso Y es igual.
‫Vamos a mezclarlo un poco.
‫Once veintidós.
‫Treinta y tres.
‫Cuarenta y cuatro.
‫Maravilloso.
‫Ahora veamos cómo se ven estos.
‫Trace el diagrama de puntos x y y ponga un punto y coma al final.
‫Ahí vamos, notamos que nuestros accesos han cambiado, así que ahora hemos pasado de uno a cuatro
‫en la X y de 11 a 44 en la Y.
‫Bien, eso empieza a tener un poco más de sentido.
‫Esto se ve bien.
‫Ahora, esta forma de trazar un matplotlib se conoce como la forma de trazar sin estado, y si
‫alguna vez ha usado Matlab, funciona así.
‫Pero si no ha usado Matlab antes, no se preocupe.
‫Echemos un vistazo rápido a la documentación de matplotlib.
‫Porque allí, nos dice un poco sobre los diferentes tipos de trazado en matplotlib.
‫¿Qué quieres, documentación, tutoriales?
‫Tutoriales de gráficos circulares, por lo que este es el tipo de trazado que estamos usando en este momento, no la
‫canalización de matplotlib es una colección de funciones de estilo de comando que hacen que matplotlib funcione como Matlab.
‫Sí, eso es por lo que acabamos de pasar.
‫Función pop egipcia, hacer algún cambio en una figura, crea una figura.
‫Así que he estado llamando a estas tramas.
‫También se les conoce como figuras.
‫Crea un área de trazado en la figura, traza y líneas en un área de
‫trazado, decora el trazado con etiquetas, etc. en el diagrama de matplotlib, varios estados se conservan debido a las llamadas a funciones.
‫De acuerdo, solo estoy leyendo la documentación aquí.
‫Así que este es al que estamos prestando atención.
‫Tenga en cuenta que la API de canalización es generalmente menos flexible que la API orientada a objetos.
‫Entonces, ¿recuerdas cómo dije que hay dos formas de trazar un matplotlib?
‫Bueno, acabamos de ver la API de canalización y veremos la API orientada a objetos en un
‫segundo.
‫Pero esta es en la que más nos centraremos, la API orientada a objetos, porque queremos
‫tanta flexibilidad como podamos.
‫Derecha.
‫Es una cosa más que quiero mostrarte.
‫Entonces, si vamos a matplotlib lifecycle plot.
‫El ciclo de vida de una parcela, ahí vamos, y también puede acceder a esto en la documentación.
‫Así que estos son solo tutoriales para perros de matplotlib.
‫Ciclo de vida de una parcela.
‫Aquí vamos.
‫Esto es lo mismo en general al intentar utilizar la interfaz orientada a objetos sobre la interfaz PI plot.
‫Bien, entonces la documentación dice estas dos cosas en notas en negrita.
‫Podríamos escucharlo.
‫Correcto, porque las personas que escriben esta documentación, realmente sé lo que están haciendo.
‫Así que veamos.
‫Este es el primer método.
‫Vayamos grande es igual ahora figura corta para figura la figura de puntos.
‫Esto crea una figura.
‫Ax es la abreviatura de ejes, así que recuerde, todo esto es una figura, pero estas dos líneas aquí son ejes, por lo
‫que ax es igual a fig, no agregue.
‫Subtrama.
‫Esto agrega algo de la trama de Maxi para mostrar.
‫Aquí vamos.
‫Así que esto es una réplica exactamente de lo que hicimos, parecíamos una especie de versión larga de PLT.
‫Bellport.
‫El mismo tipo de cosas aquí, ¿verdad?
‫Así que este es el primer método y luego tengo el segundo método.
‫Así que quieres un TLT de la trama de las Águilas grandes, y cuando digo trama, me refiero a trama, pero como no hay, fue
‫más fácil para mí decir trama.
‫Entonces crea una figura de ser comunicativo aquí.
‫No necesitas estos comentarios X Águilas, higos y hachas.
‫Y luego, aquí, vamos a agregar algunos datos de muestra.
‫Uno uno.
‫Lo siento, voy a agregar ACSI, por lo que estos agregan Access a la figura.
‫Así que ahí vamos.
‫Tienes otra figura.
‫Todos, trama Axtell, obtengamos todas las X e Y en su.
‫Y luego Fáilte Duchow.
‫Y algunos datos, aquí vamos, solo estamos creando la misma trama y ahora finalmente vamos a ir con el tercer
‫método y este es el que vamos a usar.
‫Así que lo ponemos aquí recomendado.
‫La razón por la que le muestro todo esto es porque si mira matplotlib en línea y encuentra alguna
‫documentación o algunas respuestas de desbordamiento de pila, es posible que se encuentre con estos estilos de trazado.
‫Entonces usaremos un tercer método.
‫Y esto se recomienda, por supuesto, puede elegir el suyo, pero esto es lo que vamos a ver
‫en el resto de la sección del mapa Gotlib.
‫Así que esta vez se trata de grandes actos de coma.
‫Así que hemos guardado una línea de código igual a las subtramas de puntos PLT.
‫Ahora veamos qué dice esto.
‫Subtramas.
‫Cree una figura y un conjunto de subtramas, este rapero de utilidad hace que sea conveniente crear diseños comunes
‫de subtramas, incluido el objeto de figura incluida en una sola llamada.
‫Ahora bien, ¿qué es esta subtrama?
‫Puede pensar que una subtrama tiene más de una trama al mismo tiempo.
‫Eso es todo lo que realmente es.
‫Y luego vamos a actuar en la trama X Y.
‫Agregue algunos datos y esta vez pondremos un punto y coma al final del programa.
‫Ahí vamos, se recrea el mismo gráfico tres veces con tres métodos diferentes, pero nos
‫centraremos en el tercer método.
‫Y es posible que notes que cada vez que llamo a algo como Fig Eagles o X Eagles o Fig Comox Eagles, se
‫restablece la figura aunque se cargan los mismos datos.
‫Quizás si fuéramos aquí y vamos 50, 100, 200, 250.
‫Lo cambiará, por lo que cada vez que llamemos a algo como esto, reiniciará la figura y trazará
‫un nuevo conjunto de datos.
‫Así que terminemos ahí.
‫Pero, en resumen, la principal conclusión de esta conferencia es que nos centraremos en este método.
‫Hay dos tipos diferentes de métodos que trazan en matplotlib la API de gráfico circular, pero eso generalmente es
‫menos flexible.
‫A veces es más rápido poner en marcha los gráficos, pero las API orientadas a objetos nos permitirán hacer
‫cosas un poco más sofisticadas en el futuro.
‫Así que eso es en lo que nos centraremos.
‫Te veo en el siguiente video.