‫Nella sezione Numpty, abbiamo parlato di quanti pacchetti di data science Python sono costruiti da numpty, una
‫gara, lo stesso vale per matplotlib.
‫E una delle cose belle di matplotlib è che è flessibile come una gara di arbitri se riesci a immaginare
‫un modo per visualizzare i dati.
‫È probabile che tu possa farlo in matplotlib.
‫Ma ci sono alcuni tipi comuni di visualizzazioni e altri o alcuni più comuni in cui è più probabile che
‫ti imbatti.
‫E questi grafici sono quelli come la barra di dispersione della linea qui e i sottotrame o il tracciamento di più visualizzazioni su
‫una figura.
‫Diamo un'occhiata ad alcuni di questi tipi di trame che vedrai più spesso, trame o figure che le
‫parole sono in qualche modo intercambiabili usando una risoluzione pura non superiore.
‫Quindi iniziato.
‫Quindi andiamo a fare figure senza array alti.
‫Come questo segno in basso, quindi è un po' comunicativo e poi andremo a importare, se non l'hai già fatto, l'abbiamo
‫fatto in alto, lo farò di nuovo.
‫Importa Numpty come ENPI e inizieremo creando alcuni dati X uguale a ENPI mindspace zero dieci cento IP in corso.
‫Aspetta Daniele.
‫Non abbiamo visto nello spazio.
‫Bene, in tal caso, ricorda, cosa puoi fare.
‫L'hai preso.
‫Beh, se non l'hai fatto, non importa.
‫Possiamo premere scheda nave e vedere cosa fa effettivamente Lenn Space.
‫Siriano, un parlamentare, Lance Bass, sì, inizia, ferma, insensibile, OK, quindi i primi tre argomenti,
‫abbiamo zero start Tenez stop 100 come adesso.
‫Va bene, diamo un'occhiata.
‫Restituisce numeri a spaziatura uniforme su un intervallo specificato restituisce campioni numerici, a spaziatura uniforme calcolati sull'intervallo di
‫inizio e fine.
‫Quindi restituirà intervalli insensibili e equidistanti tra le partenze e le interruzioni.
‫Cosa pensi che accadrà qui?
‫Bene, in caso di dubbio, esegui la carta.
‫Controlliamolo.
‫Bene, ci saranno 100 campioni, quindi non vogliamo tutto questo, vediamo i primi 10.
‫Meraviglioso.
‫Bene, dico il primo centouno su.
‫Correrò un rischio, vero?
‫Quindi ci siamo.
‫Abbiamo 100 campioni diversi qui, 100 float diversi, valori qui tra zero e 10.
‫Quindi partiamo da zero.
‫Va fino a 10.
‫Meraviglioso.
‫Oppure riduci a 10 per risparmiare spazio.
‫Eccellente.
‫Ora andiamo a tracciare i dati.
‫Quindi ricorda, creeremo un fico e un'ascia o figureremo un'ascia.
‫Ma questi sono i nomi brevi comuni della figura e dell'accesso alle sottotrame della trama, perché
‫questo è un metodo che useremo a un semaforo X alischa perché la trama prende X e Y, ma non abbiamo una
‫Y.
‫Facciamo solo X alla potenza di due.
‫Vediamo cosa succede.
‫Metteremo un piccolo punto e virgola.
‫Meraviglioso.
‫Otteniamo questa bellissima linea curva, quindi l'impostazione predefinita qui in matplotlib quando chiami plot è un grafico a linee, questo
‫è un grafico a linee quindi e crea un grafico a linee.
‫Ci siamo.
‫Quindi, come puoi vedere, solo una linea retta ora usa gli stessi dati.
‫Creiamo un grafico a dispersione, usiamo gli stessi dati, perché questi sono i tipi più comuni.
‫Scriviamo questi.
‫Vogliamo.
‫Grafico a dispersione trama volante.
‫Grafico BA, storia e storia dell'istogramma e una sottotrama lì, i principali tipi di grafici su cui ci
‫concentreremo.
‫Ovviamente ce ne sono di più, ma potremmo andare avanti tutto l'anno per la quantità di appezzamenti.
‫Potresti fare un matplotlib.
‫Quindi ci concentreremo su quelli di base e poi potrai costruire su quella conoscenza.
‫Quindi vogliamo che gli stessi dati facciano in modo che un grafico a dispersione veda cos'è un grafico a dispersione.
‫Quindi, se vogliamo ricrearlo, dobbiamo sempre ripristinare gli atti di Feigen se siamo in una
‫cella diversa uguale a sottotrame PLG, atti meravigliosi.
‫Ora useremo Gatta.
‫Quindi quassù ne abbiamo consumati molti, ma se vogliamo un grafico a dispersione, vedremo com'è in un
‫secondo.
‫Dobbiamo chiamare scatter su X.
‫Quindi eccoci qui.
‫Vogliono X e poi noi vogliamo ENPI.
‫Faremo l'esponenziale di X.
‫E ricorda, se non sei sicuro di cosa significhi, puoi passare alla scheda del cambio.
‫Leggi la stringa qui.
‫Quello che dice è, e se non è ancora chiaro, puoi cercare la documentazione.
‫Ci siamo.
‫Beh, è un po' come una linea, ma un diagramma a dispersione è solo un'altra parola per molti punti sulla trama.
‫Questi sono molto vicini tra loro, questi punti.
‫Quindi sembrano una linea, ma sono tutti solo punti.
‫Va bene.
‫Bene, che ne dici di un altro grafico a dispersione?
‫Facciamone un altro solo così possiamo vedere grandi spettacoli.
‫Voglio che ti abitui davvero a scrivere queste grandi sottotrame della trama X.
‫Questo sarà il nostro pane quotidiano per gli atti matplotlib, punti scatter, X ..
‫Creiamo un'onda perché ne abbiamo fatto uno prima e quello era il mio scherzo.
‫Bellissimo.
‫Quindi abbiamo una bella onda qui, e se non sei sicuro di cosa sia, che cos'è
‫un'onda sinusoidale e di nuovo, puoi sempre vedere la corda o cercarla, ricorda i passaggi.
‫Puoi cercarlo se non sei ancora sicuro dopo averlo cercato.
‫Non abbiamo usato nessun aumento, ed è questo che è questa sezione, rendere le cifre un impero, giusto?
‫Che ne dici di creare una trama direttamente da un dizionario?
‫Così.
‫Crea una trama da un dizionario, perché questo mostra solo quanto sia versatile e flessibile matplotlib.
‫Quindi, se vogliamo il mio braccio su uno stallo, lo riporteremo indietro.
‫Quindi non vogliamo battere i prezzi.
‫È il mio cibo preferito.
‫Ti piace?
‫Piace anche a me.
‫Quindi vogliamo sentire circa 10.
‫È un burro di arachidi piuttosto costoso, non così costoso dove vivo.
‫Quindi gli aiuti e il denaro sono i più costosi.
‫Gli anacardi sono difficili da trovare, sai, a volte scarseggiano.
‫Quindi, se andiamo qui e poi abbiamo una X uguale a sottotrame della trama, stiamo diventando davvero bravi in questo.
‫E ora vogliamo fare un grafico a barre questa volta.
‫Quindi vedi la tendenza.
‫Lo stiamo cambiando adesso.
‫So che è un po' confuso perché questa trama della compagnia aerea, ma dice che la trama non dice la linea.
‫Dovrai solo abituarti al fatto che il matplotlib predefinito è un grafico a linee.
‫Ma ora creeremo un grafico a barre.
‫Quindi X dot bar e lo passeremo X e Y s X, forse sarà un po' più formale.
‫X non è uguale a ma prezzi.
‫Cosa vogliamo?
‫Vogliamo le chiavi dal nostro dizionario perché ora stiamo usando un dizionario, non Nampara.
‫Quindi vogliamo le chiavi qui nel nostro valore Y.
‫Quindi digiteremo Y questo è ciò che la trama, la barra o la dispersione prendono sempre X e Y potrebbe metterlo
‫in un piccolo commento, x y no.
‫Ma i nostri prezzi punteggiano i valori e ora potremmo vedere come appare.
‫Eh, era l'altezza dell'elemento mancante, eh, è interessante, vedo che questo non tiene conto del motivo per cui è un
‫problema.
‫Argomento posizionale, parola chiave trovata.
‫E se ci liberiamo di questo?
‫Colpa mia.
‫Questo non richiede X e Y, vediamo che impari qualcosa di nuovo ogni giorno, sposta X che è X, X è uguale a quello.
‫Questo è quello che non possiamo avere, non possiamo avere quello uguale a quello, quindi lo lasceremo a quella scheda del turno
‫di Ixtapa.
‫Quindi questa è una piccola cosa di pitone se non l'hai mai visto prima.
‫È un errore di sintassi in cui in un metodo Python, se hai un argomento posizionale, diciamo che X è uguale a questo, hai
‫bisogno di qualcosa dopo di esso per andare come, diciamo, Y è uguale a questo, non puoi avere X uguale a qualcosa e poi
‫seguito da quello .
‫Ma puoi fare il contrario per vedere come non abbiamo X uguale.
‫Possiamo avere questa altezza di piegatura uguale.
‫Uscirà con la stessa cosa, quindi il primo non può avere un argomento posizionale dove il secondo non lo
‫fa, ma il secondo può e il primo non deve.
‫Questo è un piccolo bocconcino di pitone lì.
‫Stanno ottenendo molto valore da questo matplotlib qui.
‫Ora, questo non ha molto senso.
‫Abbiamo alcuni bar qui.
‫Potresti dedurre che sono i prezzi.
‫Questo è il personalizzatore.
‫Aggiungiamo un po' di titolo Maiwand e non ma i prezzi memorizzano e vediamo quella piccola spiegazione che abbiamo appena fatto
‫prima che accada, giusto?
‫Stai per commettere errori.
‫Penserai, sai, cose come May e poi dirai, oh, in realtà non è
‫così.
‫E poi guardi la corda, la sistemerai e unirai le tue conoscenze precedenti e dirai,
‫Oh, ecco perché è così.
‫Quindi non preoccuparti.
‫Se succede a te, succede a me.
‫Perché etichettare?
‫Lui va, giusto, ma quello che facciamo è andare avanti e capire le cose, spostarci dove andiamo, che sembra un po'
‫meglio e cosa possiamo fare per rimuovere quella brutta linea di trama?
‫Credo che possiamo fare lo spettacolo Aqua Dots.
‫No, beh, non ha un attributo chiamato show, ma possiamo aggiungere un punto e virgola qui, credo.
‫O forse quaggiù.
‫Sì, ok, ci siamo.
‫Quindi stiamo imparando al volo qui, se vuoi rimuovere quella brutta riga di codice di output, puoi aggiungere
‫un punto e virgola all'ultima riga in cui chiami act.
‫Abbiamo già visto il punto e virgola, ma abbiamo appena visto dove devi metterlo.
‫È sull'ultima riga in cui fai riferimento a X, ma ci siamo.
‫Puoi creare il tuo negozio.
‫Abbiamo appena visto una trama da Numpty Arrays.
‫Ne vedremo un po' di più nel prossimo video.
‫Ma per evitare che questo diventi troppo lungo, lo sospenderò qui.
‫Quindi prenditi una piccola pausa.
‫Crea la tua trama da un dizionario o da un arbitro e ci vediamo presto.