‫Oké, ik kom terug.
‫Dus in de laatste video zeiden we dat er twee opties waren voor subplots, maar het mooie is dat
‫we hetzelfde commando kunnen gebruiken dat we hebben gebruikt voor enkele plots om subplots te maken.
‫Dus we hebben een preview gezien van optie één.
‫Laten we optie twee doen, want als je deze tegenkomt, wil ik dat je je hiervan bewust bent.
‫Optie om.
‫In je onderzoek zie je misschien beide naar voren komen, dus daarom bekijken we twee verschillende manieren.
‫Moet je twee verschillende manieren gebruiken?
‫Nee, dat doe je niet.
‫We zullen waarschijnlijk vasthouden aan het gebruik van optie één in de rest van de serie.
‫Maar dit is gewoon zodat je weet wat er aan de hand is.
‫Dus ga figuur en act.
‫Terwijl deze syntaxis er al anders uitziet.
‫Dit is net alsof we er een maken.
‫Maar wees gerust, we creëren subplots en rijen en oproepen zijn gelijk aan twee.
‫En dan willen we een grote maat.
‫We repliceren gewoon wat hier is.
‫Je zou kunnen kopiëren en plakken en verwijderen.
‫Maar nogmaals, onthoud, we hebben altijd de gewoonte om code te herschrijven en we willen de plot naar elke verschillende
‫as horen.
‫Dit is een soort van, ik denk dat je het op twee manieren zou kunnen zeggen, en dit is de lijstindex.
‫Waarom deze andere optie?
‫Ja, misschien doen we dat elke andere index om verwarring hier te voorkomen.
‫Dus we willen X nul nul.
‫Nu, kun je raden voordat we ook maar iets bedenken, wat dit aan het doen is?
‫Dus als ik dit cijfer doe, is X gelijk aan plot-subplots en rijen is gelijk aan twee en ruiming is gelijk aan twee.
‫Als we in deze X vier nul nul zouden indexeren, kun je dan raden welke van deze vier?
‫Omdat we hetzelfde creëren.
‫Deze code hier en deze code hier doet hetzelfde, behalve de namen van variabelen.
‫Wat gaan we plotten als we deze indexcoördinaten doorgeven?
‫Nul nul nul nul kolom nul.
‫Nou, laten we eens kijken en erachter komen.
‫Chiki onthult het hier, tenzij we de code hebben uitgevoerd.
‫Daar gaan we.
‫Oké, dus het is precies hetzelfde als dit hier, maar als we gaan, laten we dan hetzelfde doen.
‫Dus als je nul één wilt, ik wil strooien en we gaan gewoon hetzelfde willekeurig doen.
‫Niet willekeurig.
‫Ik geloof dat het tien was.
‫Willekeurig, willekeurig, geweldig.
‫Daar gaan we.
‫Dus nogmaals, deze plots zijn verschillend omdat het willekeurig is, dus deze scatterplots, hetzelfde, getallen tussen nul
‫en 10 of één op de tien.
‫Maar omdat we verschillende willekeurige noemen, zullen ze willekeurig verschijnen.
‫Dus elke keer dat we rennen, heeft dit waarschijnlijk een ander, ander plot.
‫Daar gaan we.
‫Maar dit alles zegt: toegangsweg nul en plot op kolom één.
‫Dus kolom nul.
‫Kolom één.
‫Daar gaan we.
‫En nu kun je waarschijnlijk raden wat er gaat gebeuren als we één en nul bar gaan en we zullen het niet weten aan
‫de hand van de prijzen.
‫Mooi.
‫Al dat gepraat over cijfers maakt me hongerig.
‫Misschien moeten ze dat doen nadat ze de prijzen hebben vastgesteld.
‫En dat is het mooie van bezitten en niet van een winkel.
‫Juist, is dat je gewoon je eigen voorraad kunt eten.
‫Maar niet te veel, want we moeten nog winst maken.
‫We gaan doen om tegelijkertijd zijn merk te horen.
‫En dat is wat ik wil.
‫Daar gaan we.
‫Maar je ziet wat we hebben gedaan.
‫We zijn daar een puntkomma vergeten en daar gaan we.
‫Dus we hebben hier dezelfde plot gemaakt, dezelfde subplot met twee verschillende typen.
‫Ik geef persoonlijk de voorkeur aan optie één omdat het voor mij wat leesbaarder is.
‫Als ik naar zoiets kijk, geef je misschien de voorkeur aan een lijst.
‫Indexeren kan in sommige scenario's nuttig zijn.
‫Het is gewoon een kwestie van uitproberen en kijken hoe het gaat.
‫Maar ik denk dat we het bij optie één houden voor de rest van de matplotlib-sectie.
‫Dus dat is alleen om de twee verschillende manieren te laten zien om subplots te doen met hetzelfde commando hier, subplots plotten.
‫Oké, dus nu hebben we verschillende manieren gezien om rechtstreeks vanuit loempia's te plotten, maar het is zeer waarschijnlijk dat het grootste deel
‫van je plotten waarschijnlijk zal plaatsvinden vanuit het dataframe van een panda.
‫Dus we hebben in het verleden panners-dataframes gezien en we weten dat ze bovenop het rijk zijn gebouwd.
‫En we weten dat matplotlib-plots zijn gebouwd op invallen van het rijk.
‫Dus laten we eens kijken hoe deze synergie werkt.
‫Ik zie je in de volgende video.