‫Oke, saya akan kembali.
‫Jadi di video terakhir, kami mengatakan bahwa ada dua opsi untuk subplot, tetapi hal yang indah adalah bahwa kami
‫dapat menggunakan perintah yang sama seperti yang kami gunakan untuk plot tunggal untuk membuat subplot.
‫Jadi kami telah melihat pratinjau opsi satu.
‫Mari lakukan opsi dua, hanya karena jika Anda menemukan ini, saya ingin Anda menyadarinya.
‫Pilihan untuk.
‫Dalam penelitian Anda, Anda mungkin melihat keduanya muncul, jadi itulah mengapa kami memeriksa dua cara berbeda.
‫Apakah Anda harus menggunakan dua cara yang berbeda?
‫Tidak.
‫Kami mungkin akan tetap menggunakan opsi satu sepanjang sisa seri.
‫Tapi ini hanya agar Anda tahu, apa yang terjadi.
‫Jadi, pergilah dan bertindak.
‫Sementara sintaks ini sudah terlihat berbeda.
‫Ini seperti kita membuat satu.
‫Tapi yakinlah, kami membuat subplot dan baris dan panggilan sama dengan dua.
‫Dan kemudian kami ingin ukuran yang besar.
‫Kami hanya meniru apa yang ada di sini.
‫Anda dapat menyalin dan menempel dan menghapus.
‫Tapi sekali lagi, ingat, kita selalu terbiasa menulis ulang kode dan kita ingin mendengar plot ke setiap sumbu
‫yang berbeda.
‫Sekarang, ini adalah jenis yang saya kira Anda bisa mengatakan dua arah, dan ini adalah daftar indeks.
‫Mengapa opsi lain ini?
‫Ya, mungkin kita melakukan itu setiap indeks yang berbeda untuk mencegah kebingungan di sini.
‫Jadi kita ingin X nol nol.
‫Sekarang, dapatkah Anda menebak bahkan sebelum kita merencanakan sesuatu, apa yang dilakukan ini?
‫Jadi jika saya melakukan ini, angka X sama dengan plot subplot dan baris sama dengan dua dan cull sama dengan dua.
‫Jika kita mengindeks X empat nol nol ini, dapatkah Anda menebak yang mana dari keempatnya?
‫Karena kita menciptakan hal yang sama.
‫Kode ini di sini dan kode ini di sini melakukan hal yang sama kecuali untuk nama variabel.
‫Apa yang akan kita plot jika kita melewati koordinat indeks ini?
‫Nol nol nol nol kolom nol.
‫Nah, mari kita lihat dan cari tahu sekarang.
‫Chiki mengungkapkan di sini, kecuali kita telah menjalankan kodenya.
‫Di sana kita pergi.
‫Oke, jadi sama saja seperti ini di sini, tapi jika kita pergi, mari kita lakukan hal yang sama.
‫Jadi jika Anda ingin nol satu, saya ingin menyebarkan dan kami hanya akan melakukan hal yang sama secara acak.
‫Tidak acak.
‫Saya percaya itu sepuluh.
‫Acak, acak, luar biasa.
‫Di sana kita pergi.
‫Jadi, sekali lagi, plot ini berbeda karena itu acak, jadi plot pencar ini, hal yang sama, angka antara
‫nol dan 10 atau satu dari sepuluh.
‫Tetapi karena kami memanggil yang berbeda secara acak, mereka akan muncul secara acak.
‫Jadi setiap kali kami berlari, ini mungkin memiliki plot yang berbeda.
‫Di sana kita pergi.
‫Tapi semua yang dikatakan adalah akses jalan nol dan plot di kolom satu.
‫Jadi kolom nol.
‫kolom satu.
‫Di sana kita pergi.
‫Jadi sekarang Anda mungkin bisa menebak apa yang akan terjadi selanjutnya jika kita pergi satu dan nol bar dan kita tidak
‫akan tahu dari harganya.
‫Cantik.
‫Semua pembicaraan tentang angka ini membuatku lapar.
‫Mungkin harus melakukan itu setelah mereka menekan harga.
‫Dan itulah hal yang indah tentang memiliki dan bukan tentang toko.
‫Benar, apakah Anda bisa makan persediaan Anda sendiri.
‫Namun, tidak terlalu banyak, karena kita harus tetap menghasilkan keuntungan.
‫Kami akan lakukan untuk pada saat yang sama mendengar mereknya.
‫Dan itulah yang saya inginkan.
‫Di sana kita pergi.
‫Tapi Anda lihat apa yang telah kami lakukan.
‫Kami telah melupakan titik koma di sana dan sekarang kami mulai.
‫Jadi kami telah membuat plot yang sama di sini, subplot yang sama menggunakan dua jenis yang berbeda.
‫Saya pribadi lebih suka opsi satu karena sedikit lebih mudah dibaca bagi saya.
‫Jika saya melihat sesuatu seperti ini, Anda mungkin lebih suka opsi untuk mendaftar.
‫Pengindeksan dapat membantu dalam beberapa skenario.
‫Ini semua tentang hanya mencobanya dan melihat bagaimana Anda pergi.
‫Tapi saya pikir saya pikir kita akan tetap dengan opsi satu untuk sisa bagian matplotlib.
‫Jadi itu hanya untuk menunjukkan dua cara berbeda dalam melakukan subplot dengan perintah yang sama di sini, plot subplot.
‫Baiklah, jadi sekarang kita telah melihat cara yang berbeda untuk membuat plot langsung dari lumpia rise, tetapi kemungkinan
‫besar plot Anda akan dilakukan dari kerangka data panda.
‫Jadi kami telah melihat bingkai data panner di masa lalu dan kami tahu bahwa mereka dibangun di atas kekaisaran.
‫Dan kita tahu bahwa plot matplotlib dibangun di atas serangan kekaisaran.
‫Jadi mari kita lihat bagaimana sinergi ini bekerja.
‫Sampai jumpa di video selanjutnya.