‫Okay, ich komme wieder.
‫Im letzten Video haben wir gesagt, dass es zwei Optionen für Subplots gibt, aber das Schöne ist, dass wir
‫den gleichen Befehl verwenden können, den wir für einzelne Plots verwendet haben, um Subplots zu erstellen.
‫Wir haben also eine Vorschau von Option eins gesehen.
‫Lassen Sie uns Option zwei machen, nur weil ich möchte, dass Sie sich dessen bewusst sind, wenn Sie auf diese stoßen.
‫Option zu.
‫Bei Ihren Recherchen werden Sie möglicherweise beides feststellen, deshalb prüfen wir zwei verschiedene Möglichkeiten.
‫Müssen Sie zwei verschiedene Wege verwenden?
‫Nein, tust du nicht.
‫Wir werden wahrscheinlich für den Rest der Serie bei Option eins bleiben.
‫Aber das ist nur, damit Sie wissen, was los ist.
‫Gehen Sie also vor und handeln Sie.
‫Diese Syntax sieht zwar schon anders aus.
‫Das ist so, als ob wir einen machen würden.
‫Aber seien Sie versichert, wir erstellen Unterplots und Zeilen und Aufrufe sind gleich zwei.
‫Und dann wollen wir eine große Größe.
‫Wir replizieren nur, was hier ist.
‫Sie könnten kopieren und einfügen und löschen.
‫Aber denken Sie noch einmal daran, dass wir immer die Angewohnheit haben, Code neu zu schreiben, und wir möchten die Plots zu jeder
‫anderen Achse hören.
‫Nun, ich denke, man könnte dies in zwei Richtungen sagen, und dies ist der Listenindex.
‫Warum diese andere Möglichkeit?
‫Ja, vielleicht machen wir das bei jedem anderen Index, um Verwirrung hier zu vermeiden.
‫Also wollen wir X null null.
‫Nun, können Sie erraten, bevor wir überhaupt etwas planen, was das tut?
‫Wenn ich also diese Figur mache, ist X gleich Plot-Subplots und Zeilen gleich zwei und Cull's gleich zwei.
‫Wenn wir in diese X vier null null indizieren würden, können Sie erraten, welche dieser vier?
‫Weil wir dasselbe erschaffen.
‫Dieser Code hier und dieser Code hier macht dasselbe, mit Ausnahme von Variablennamen.
‫Wohin werden wir plotten, wenn wir diese Indexkoordinaten übergeben?
‫Null Null Null Null Spalte Null.
‫Nun, sehen und finden wir es jetzt heraus.
‫Chiki verrät hier, es sei denn, wir haben den Code ausgeführt.
‫Na, bitte.
‫Okay, hier ist es genauso, aber wenn wir gehen, machen wir dasselbe.
‫Wenn Sie also Null Eins wollen, möchte ich streuen und wir werden einfach das gleiche zufällig machen.
‫Nicht zufällig.
‫Ich glaube, es waren zehn.
‫Zufällig, zufällig, wunderbar.
‫Na, bitte.
‫Diese Diagramme sind also wieder anders, weil es zufällig ist, also sind diese Streudiagramme dasselbe, Zahlen zwischen
‫null und 10 oder eins zu zehn.
‫Aber weil wir verschiedene zufällige aufrufen, werden sie zufällig erscheinen.
‫Jedes Mal, wenn wir laufen, hat dies wahrscheinlich eine andere, andere Handlung.
‫Na, bitte.
‫Aber alles, was dies sagt, ist die Zufahrtsstraße Null und das Grundstück in Spalte eins.
‫Also Spalte Null.
‫Spalte eins.
‫Na, bitte.
‫Und so können Sie jetzt wahrscheinlich erraten, was als nächstes passieren wird, wenn wir eins und null Bar gehen und wir es nicht
‫anhand der Preise wissen.
‫Wunderschönen.
‫Dieses ganze Gerede über Zahlen macht mich hungrig.
‫Könnte das tun müssen, nachdem sie die Preise geknackt haben.
‫Und das ist das Schöne am Besitzen und nicht am Laden.
‫Richtig, Sie können einfach Ihren eigenen Vorrat essen.
‫Aber nicht zu viel, denn wir müssen noch Gewinne machen.
‫Wir werden gleichzeitig seine Marke hören.
‫Und das ist, was ich will.
‫Na, bitte.
‫Aber Sie sehen, was wir getan haben.
‫Wir haben dort ein Semikolon vergessen und jetzt geht es los.
‫Wir haben hier also denselben Plot erstellt, denselben Subplot mit zwei verschiedenen Typen.
‫Ich persönlich bevorzuge Option eins, weil sie für mich etwas lesbarer ist.
‫Wenn ich mir so etwas ansehe, bevorzugen Sie möglicherweise die Option zum Auflisten.
‫Die Indizierung kann in einigen Szenarien hilfreich sein.
‫Es geht darum, es einfach auszuprobieren und zu sehen, wie es Ihnen geht.
‫Aber ich denke, wir werden für den Rest des Matplotlib-Abschnitts bei Option eins bleiben.
‫Das ist also nur, um die zwei verschiedenen Möglichkeiten zu zeigen, wie man Subplots mit dem gleichen Befehl hier plottet, subplots.
‫In Ordnung, jetzt haben wir verschiedene Möglichkeiten zum Zeichnen direkt aus dem Lumpia-Aufstieg gesehen, aber es ist sehr wahrscheinlich, dass der
‫Großteil Ihres Plottens wahrscheinlich aus dem Datenrahmen eines Pandas erfolgt.
‫Wir haben also in der Vergangenheit Panner-Datenrahmen gesehen und wissen, dass sie auf dem Imperium aufbauen.
‫Und wir wissen, dass Matplotlib-Plots auf Empire-Raids gebaut werden.
‫Mal sehen, wie diese Synergie funktioniert.
‫Wir sehen uns im nächsten Video.