‫なるほど｡
‫また来るよ｡
‫さて､ 前回の動画で､ サブプロットには2つの選択肢があると言いました｡
‫しかし､ 美しいのは､ 単一のプロットに使っていたのと同じコマンドで､ サブプロットを作成できることです｡
‫というわけで､ オプション1のプレビューをご覧いただきました｡
‫もし､ これらに出会ったら､ 意識してほしいので､ オプション2をやってみましょう｡
‫オプション2
‫調べてみると､ この両方が出てくるかもしれませんね｡
‫そのため､ 2種類の方法でチェックしているわけです｡
‫2種類の方法を使い分ける必要があるのでしょうか？
‫いいえ､ そんなことはありません｡
‫今後､ このシリーズでは､ オプション1を使用することになると思います｡
‫でも､ これはあくまで現状を知ってもらうためのものです｡
‫だから､ 頑張れ｡
‫AX おっ｡
‫この構文がもう違うように見える｡
‫これではまるで作っているようだ｡
‫しかし､ サブプロットと行を作成しているので､ エンドコールは2に等しいのでご安心ください｡
‫そして､ フィグサイズを求めます｡
‫ここにあるものを再現しているだけなのです｡
‫コピペして消せばいいんじゃね？
‫しかし､ もう一度言いますが､ 私たちは常にコードを書き換える習慣があり､ ここでそれぞれの異なる軸にプロットしたいことを思い出してください｡
‫これはタプルの方法､ これはリストインデックスの方法とでも言うのでしょうか､ もう一つのオプションです｡
‫そうですね､ 混乱を避けるために､ 異なるインデックスごとに行うかもしれませんね｡ それでは､ プロットする前に､
‫軸をゼロにしたいと思います｡
‫これは何をしているのだろう｡
‫だから､ もし私がこの図軸イコールプロット､ サブプロットと行がイコール2､ そしてコールがイコール2になる｡
‫この軸にゼロゼロのインデックスをつけるとしたら､ この4つのうちどれだかわかりますか？
‫なぜなら､ このコードとこのコードは､ 変数名を除いて同じものを作っているからです｡
‫このインデックス座標を渡すと､ 何にプロットするのでしょうか？
‫ゼロゼロ､ 行ゼロ､ 列ゼロ｡
‫まあ､ 言ってみれば､ 探してみましょう｡
‫コードを実行しない限り､ ここで生意気なことを言うのはやめよう｡
‫これでよしとしよう｡
‫なるほど､ ここと同じような感じなんですね｡
‫でも､ それなら､ 行っても同じことをしようよ｡
‫だから､ ゼロイチが欲しいなら､ 散らしたいし､ 同じようにすればいいんです｡
‫ランダム､ ランダム
‫確か10人だったかな｡
‫ランダム､ ランダム
‫素晴らしい｡
‫まあね｡
‫これでよしとしよう｡
‫つまり､ このプロットはランダムであるため､ 異なるのです｡
‫散布図も同じで､ 0から10､ 1から10までの数字が並んでいます｡
‫でも､ 違うものをランダムに呼んでいるから､ ランダムに表示されることになる｡
‫そのため､ 実行するたびに異なるプロットを作成することができます｡
‫これでよしとしよう｡
‫しかし､ これでは0行目にアクセスし､ 1列目にプロットしているに過ぎません｡
‫つまり､ 0列目､ 1列目｡
‫これでよしとしよう｡
‫1と0のドットバーの次に何が起こるか､ おわかりになると思いますが､ 価格を改善することはできません｡
‫美しい｡
‫ナッツボトルの話をしてたら､ お腹が空いてきた｡
‫このアイテムの後､ そうしなければならないかもしれない｡
‫価格です｡
‫そしてそれは､ ナッツバターの店を持つことの素晴らしさでもあるんですね｡
‫自分の分は自分で食べればいいということでしょうか｡
‫とはいえ､ まだ利益を出す必要があるので､ あまり多くはないのですが｡
‫ここでは2つを同時に行います｡
‫ヒストランドrn.
‫それが私の望みです｡
‫これでよしとしよう｡
‫しかし､ 私たちが何をしたかというと､ そこにセミコロンをつけて､ こうしているのです｡
‫つまり､ ここでは同じプロット､ 同じサブプロットを2つの異なるタイプで作成したわけです｡
‫個人的には､ オプション1の方が読みやすいので好きです｡
‫このように見ていくと､ リストよりオプションの方がいいかもしれませんね｡
‫インデックス作成は､ あるシナリオでは役に立ちます｡
‫とにかく試してみて､ 様子を見ることが大事なのです｡
‫でも､ 残りのマップポップリブの部分は､ オプション1でいこうと思うんだ｡
‫これは､ 同じコマンドでサブプロットを行う2つの異なる方法を示しているだけです｡
‫ドットサブプロットをプロットする｡
‫わかりました｡
‫ここまで､ NumPy の配列から直接プロットするさまざまな方法を見てきましたが､ おそらくほとんどの計画は､
‫pandas のデータフレームから行われることでしょう｡
‫pandasのデータフレームは過去に見たことがあり､ numpyの配列の上に構築されていることが分かっています｡
‫そして､ map plot libのプロットはnumpyの配列で構築されていることが分かっています｡
‫では､ この相乗効果を見てみましょう｡
‫次の動画でお会いしましょう｡