‫مرحبًا بعودتك.
‫إذن ، آخر مقطع فيديو رأيناه وهو يرسم مخططًا مبعثرًا أو اكتشفه مباشرةً من إطار بيانات مبيعات السيارات.
‫لقد رأينا أيضًا إنشاء مخطط خط والقيام ببعض التلاعب بالبيانات ، مثل إضافة عمود تاريخ وإنشاء
‫عمود إجمالي للمبيعات باستخدام وظيفة come some.
‫ولكن ماذا عن النظر إلى بعض الأنواع الأخرى المختلفة من المؤامرات من إطارات البيانات الخاصة بنا؟
‫ماذا عن الرسم البياني الشريطي؟
‫نعم ، هذه فكرة جيدة.
‫دعونا نجعل بعض البيانات في الواقع ، لأننا نريد فقط الاستمرار في ممارسة كل هذه الأنواع المختلفة
‫من طرق التخطيط وإنشاء البيانات ومشاهدة أكبر عدد ممكن من الأمثلة المختلفة.
‫لذلك سننشئ متغير X هنا.
‫سنقوم بتحويله إلى إطار بيانات.
‫لذلك نريد أن يكون def يساوي مدفوعًا لإطار البيانات x أعمدة يساوي ، فسنبقيها لطيفة وبسيطة.
‫سنحصل فقط على أ ب.
‫ج د رائع.
‫والآن سنلقي نظرة على إطار البيانات لدينا ، جميل وبسيط.
‫إذن لدينا بعض القيم العشوائية هنا بين صفر وواحد ، على ما يبدو ، وأربعة
‫أعمدة بسيطة أ ، ب ، ج ، د.
‫الآن للحصول على رسم بياني شريطي ، يمكننا القيام بذلك بطريقة واحدة.
‫نوع من الرسم البيانى الأحصائى.
‫شريط نقطي.
‫هذا هو DFA لدينا هنا.
‫هذا هو إطار البيانات لدينا.
‫وهذا مجرد قول ، مرحبًا ، مؤامرة DFA.
‫اجعله رسم بياني شريطي.
‫دعونا نرى ما سيحدث.
‫رائع.
‫إذن ، هذا لديه وسيلة إيضاح هنا مع A ، B ، C ، D ، ثم لدينا القيم المختلفة لكل صف
‫مختلف.
‫إذن هذا هو الصف صفر.
‫يمكننا أن نرى هو 0. 06.
‫إنها منخفضة نسبيًا هنا ، لكن D تساوي 0. 95.
‫لذلك فهي صحيحة ومرتفعة.
‫هذه طريقة سهلة لعمل رسم بياني شريطي باستخدام إطار بيانات الباندا وعدد قليل من الأعمدة المختلفة.
‫ماذا عن كيف نفعل ذلك بطريقة مختلفة؟
‫لنذهب.
‫لأنه مرة أخرى ، هناك دائمًا العديد من الطرق المختلفة لفعل الشيء نفسه مع هذه المكتبات التي
‫كنا نبحث عنها.
‫لذلك اذهب لا يجب أن تؤامرة.
‫تذكر كيف حصلنا من خلال الرسم البياني المبعثر على هذا النوع من المعامل.
‫حسنًا ، يمكنك فعل الشيء نفسه باستخدام الرسم البياني الشريطي الذي يتحول إلى شكل شريطي ، ضع الفاصلة المنقوطة في النهاية نحصل على نفس
‫الرسم البياني بالضبط.
‫هاتان طريقتان مختلفتان يمكنك استخدامهما في تسخين رسم بياني شريطي.
‫يمكنك أيضًا تغيير متغير النوع هنا.
‫التي ينبغي لأحد أن تستخدمها؟
‫إنه تفضيل شخصي ، لكن لأكون صادقًا ، أقلب نوعًا ما للأمام والخلف اعتمادًا على نوع الرسم
‫البياني الذي أصنعه ، لكنني أعرض لك هذا فقط.
‫إذاً لديك فكرة إذا رأيت هذين الاثنين في البرية في مكان ما ، كما تعلم ، فإنهم في الحقيقة
‫يفعلون نفس الشيء.
‫ماذا بعد؟
‫دعنا نستخدم بياناتنا الفعلية.
‫لذلك كانت تلك مؤامرة وهمية.
‫دعنا نستخدم إطار بيانات مبيعات السيارات ونقوم بعمل رسم بياني شريطي.
‫ما مبيعات السيارات؟
‫دعنا نراها مرة أخرى.
‫دائما جيدة لعرض إطارات البيانات الخاصة بك.
‫هذا هو نوع سير العمل الذي ستمر به عندما تقوم بإنشاء تصورات ، حيث ستتحقق من
‫إطار البيانات الخاص بك ، وتقوم بعمل تصور ، وتتحقق من إطار بياناتك ، وتقوم بعمل تصور ، وتستمر
‫في القفز ذهابًا وإيابًا.
‫لذلك لا تخف أبدًا ، خاصةً عندما تعمل خلال بداية مشروع لمجرد الاستمرار في كتابة التعليمات البرمجية
‫، واستمر في محاولة فهم بياناتك.
‫لذلك نريد قطعة أرض لمبيعات السيارات.
‫ربما نرسم الدومينو مقابل التصميم في رسم بياني شريطي.
‫يمكننا أن نرى أنه ربما يكون التصميم هو x ، لذلك سنكون على طول القاع ثم عداد المسافات
‫مثل y.
‫لذلك دعونا نرى ما سيحدث.
‫يساوي جعل X.
‫ثم نريد y يساوي أخطاء مطبعية في عداد المسافات.
‫جميلة.
‫نوع يساوي شريط.
‫هناك نذهب.
‫يمكننا رؤية الأسهم الجيدة هنا عبر الجزء السفلي.
‫لدينا أنواع مختلفة من تويوتا ، هذا هو عدد الكيلومترات على عداد المسافات.
‫هوندا ، هذا هو عدد الكيلومترات في هذا المثال.
‫ما قد يكون قليلاً من الامتداد هو تجميعها معًا لمعرفة متوسط قراءة
‫عداد المسافات لكل طراز مختلف.
‫سيكون هذا شيئًا مثل دمج سيارات من نفس الطراز ثم حساب متوسط عداد المسافات الخاص بهم.
‫لذلك ربما يكون هذا قليلًا من الممارسة حيث يمكنك محاولة إنشاء عمود إضافي هنا أو
‫شيء من هذا القبيل.
‫لكن دعنا ننتقل إلى نوع آخر من الحبكة التي رأيناها من قبل.
‫ماذا عن الرسوم البيانية؟
‫تعتبر الرسوم البيانية رائعة لتصور التوزيعات ، لذلك هذا مجرد انتشار للبيانات.
‫لذلك حصلنا بالطبع على العديد من الطرق المختلفة للقيام بذلك.
‫لذلك حصلنا على مبيعات السيارات ، عداد المسافات.
‫نريد تصور توزيع مخطط عداد المسافات.
‫نعم ، هذا تمامًا كما رأينا من قبل مع Plot Bar ، لكننا الآن نحقق أعلى مستوى.
‫هذه لقطة للرسم البياني.
‫لذلك سوف نلقي نظرة على هذا.
‫إذن هذا هو انتشار بياناتنا.
‫هذا النوع من منحنى التوزيع الطبيعي حول هذا النوع من النطاق ، من 25000 إلى 100000.
‫الآن ، لدينا القليل هنا ، والتي تقع خارج هذا المنحنى الطبيعي قليلاً هنا.
‫لذلك يمكن اعتبار هذا أمرًا شاذًا نظرًا لمدى ارتفاعه.
‫وإذا عدنا إلى طاولتنا ، إطار البيانات الخاص بنا ، يمكننا نوعًا ما أن نرى أنه في نيسان
‫هذه ، التي هي هنا ، لديها 200 ألف كيلومتر على عداد المسافات مقابل بقية هذه السيارات بالكاد تقترب
‫من 100.
‫لذا فإن هذا النوع من المنطقي يبدو بديهيًا بمجرد النظر إلى هذا.
‫لكن يمكنك أن تتخيل إذا كان لدينا ربما ألف سيارة أخرى بكل نطاقات مختلفة من الكيلومترات ، فمن
‫المحتمل أن يظهر معظمها في هذا النطاق إذا كان التوزيع مشابهًا لما لدينا
‫هنا.
‫نعم.
‫ما هي الطريقة الأخرى لفعل ذلك؟
‫لذلك إذا ذهبنا إلى بيع السيارات ، فسنقوم بنفس الشيء هنا.
‫لا أريد أن أمسك بهم.
‫مؤامرة جميلة.
‫سنستخدم المعلمة اللطيفة هنا.
‫النوع يساوي تاريخ وبعد ذلك سنفعل ذلك هناك.
‫نفس الرسم البياني مختلف قليلًا هنا.
‫لقد استخدمنا معامل النوع بدلاً من طريقة dot hist فقط.
‫لذا فإن إحدى مزايا استخدام dot hist أن لديها معلمة صغيرة هنا تسمى bins now bins والتي
‫تكون افتراضيًا عشرة.
‫هذا إذا كنت تتساءل عن ماهية الحاوية ، فهذه الأعمدة هنا.
‫ما يفعله مخطط المدرج التكراري هو أنه يأخذ انتشار البيانات هنا.
‫ثم قم بتجميعها في صناديق.
‫لذلك وصلنا إلى هنا.
‫واحد ، اثنان ، ثلاثة ، أربعة ، خمسة ، ستة ، سبعة ، ثمانية ، تسعة.
‫هذا هو افتراضيًا عشرة صناديق.
‫إذا كانت بياناتك لا تتناسب مع عشرة صناديق مختلفة الحجم متساوية الحجم ، فقد يتم ضبط الحجم هنا.
‫ولكن يمكننا القيام بذلك يدويًا عن طريق تمرير قيمة مختلفة للتاريخ إلى معلمة الصناديق.
‫لذلك دعونا نرى ذلك في العمل.
‫لنذهب.
‫المؤامرة هسهسة.
‫سنقوم بتغيير الصناديق.
‫لنفعل 20.
‫سنضاعفها.
‫تمام.
‫لذا يمكننا القول أننا فقدنا نوعًا ما هذا المنحنى هناك.
‫الآن ، ما هي القيمة المثالية لبنز؟
‫إنه نوع من الاستكشاف.
‫هذا كثير مما هو علم البيانات والتعلم الآلي.
‫إنه نوع من مجرد تجربة الأشياء ورؤية ما ينجح.
‫لذا فهذه لا تبدو رائعة حقًا.
‫أعتقد أن العشرة هي في الواقع واحدة من أفضل القيم.
‫ربما كل شيء على ما يرام.
‫حسنًا ، لدينا عشر عينات فقط الآن.
‫ما الذي تبحث عنه هنا؟
‫أنت تبحث عن منحنى كبير.
‫مثل ، تذكر كيف نظرنا إلى التوزيع الطبيعي؟
‫تريد أن تحاول العثور على شيء مثل هذا مع المدرج التكراري الخاص بك ، منحنى مثل هذا.
‫وإذا لم تتمكن من العثور على منحنى دقيق لأن بياناتك لا تتناسب مع هذا المنحنى الدقيق ، فهذه ليست مشكلة.
‫يتعلق الأمر فقط بجولة مختلفة ومعرفة ما هو أكثر عدد من الصناديق مثالية لمخططاتك
‫البيانية.
‫حسنا.
‫لذلك رأينا مدرج تكراري ، ورأينا رسمًا بيانيًا شريطيًا ، ورأينا مخططات مبعثرة ، ورأينا مخططات خطية على مجموعة بيانات مبيعات
‫السيارات لدينا.
‫دعنا نحاول القيام بشيء مشابه قليلاً ، ولكن مع مجموعة بيانات أخرى فقط للتأكد من أننا حصلنا
‫على هذه الأساليب باتباعها.
‫في هذه الأثناء ، قم ببعض التدريب ، قم بعمل رسم بياني شريطي ، قم بعمل رسم بياني على إطار بيانات مبيعات
‫السيارات وسأراكم مرة أخرى في الفيديو التالي.
‫سنفعل شيئًا مشابهًا مع مجموعة بيانات أخرى.