‫Ben tornato.
‫Quindi l'ultimo video che abbiamo visto tracciare un grafico a dispersione o una figura direttamente dal frame dei dati delle vendite di auto,
‫abbiamo anche visto creare un grafico a linee e fare un po' di manipolazione dei dati, come aggiungere una colonna della data
‫e creare una colonna delle vendite totali usando il come alcuni funzione.
‫Che ne dici di guardare alcuni altri tipi di grafici dai nostri frame di dati?
‫Che ne dici di un grafico a barre?
‫Sì, è una buona idea.
‫Realizziamo alcuni dati in realtà, perché vogliamo continuare a praticare tutti questi diversi tipi di
‫modi di tracciare, creare dati e vedere quanti più esempi diversi possibile.
‫Quindi creeremo la variabile X qui.
‫Lo trasformeremo in un frame di dati.
‫Quindi IDF è uguale a dati veloci, colonne frame X è uguale a chi lo mantiene bello e semplice, otteniamo solo una b.
‫Guarda questi meravigliosi e daranno un'occhiata al nostro frame di dati, bello e semplice, quindi abbiamo alcuni
‫valori casuali qui tra zero e uno, sembra, e quattro colonne che sono solo semplici A, B,
‫C, D .
‫Ora, per ottenere un grafico a barre, possiamo farlo, ma c'è un modo in cui possiamo farlo.
‫Non tracciare il percorso.
‫Questo è il nostro giorno qui.
‫Questo è il nostro giorno da incorniciare, e questo è solo per dire, ehi, DFG Plott, rendilo un grafico a barre.
‫Vediamo cosa risulta essere.
‫Meraviglioso.
‫Quindi questo ha una legenda qui con A, B, C, D, e poi abbiamo i diversi valori per ogni riga
‫diversa.
‫Quindi questo è Rosero.
‫Possiamo vedere uno zero virgola zero sei.
‫È abbastanza basso qui, ma D è zero virgola nove cinque.
‫Quindi è proprio in alto come un modo semplice per creare un grafico a barre utilizzando un riquadro di dati di panoramica in alcune colonne
‫diverse.
‫Che ne dici di fare un modo diverso?
‫Andiamo, perché di nuovo, ci sono sempre molti modi diversi per fare la stessa cosa con queste librerie
‫che abbiamo esaminato.
‫Quindi ho fatto una trama.
‫Ricordi come con il nostro grafico a dispersione abbiamo avuto questo tipo di parametro?
‫Bene, puoi fare lo stesso con un tipo di grafico a barre perché il punto e virgola a barre alla fine otteniamo esattamente lo stesso
‫grafico.
‫Questi sono due modi diversi in cui puoi scrivere una barra.
‫Puoi anche cambiare la variabile kind qui.
‫Quale dovresti usare?
‫È una preferenza personale, ma ad essere onesti, mi giro avanti e indietro a seconda del tipo di grafico
‫che sto facendo.
‫Ma ti sto solo mostrando questo.
‫Hai un'idea.
‫Se vedi questi due in natura da qualche parte, sai, stanno davvero facendo la stessa cosa.
‫E adesso, usiamo i nostri dati reali.
‫Quindi quello era un grafico fittizio, usiamo il frame dei dati delle vendite di auto e creiamo un grafico a barre per le vendite di auto.
‫Rivediamolo.
‫È sempre utile visualizzare i frame di dati.
‫Questo è il tipo di flusso di lavoro che attraverserai quando
‫crei visualizzazioni, poiché controllerai il diaframma, effettuerai visualizzazioni, verificherai, inquadrerai, creerai visualizzazioni e continuerai
‫a saltare avanti e indietro.
‫Quindi non aver mai paura, specialmente quando stai lavorando all'inizio di un progetto per continuare a scrivere codice, continua a
‫cercare di capire i tuoi dati.
‫Quindi vuoi vendite di auto, dot plot, forse riportiamo il contachilometri rispetto alla marca in un grafico a barre.
‫Possiamo vedere che forse la marca sarà la X, quindi avremo la marca lungo la parte inferiore e poi
‫il contachilometri come Y, quindi vediamo cosa risulta essere uguale a X marca.
‫E vogliamo perché va il contachilometri a quei K. M. belle aquile gentili, ma.
‫Ci siamo.
‫Possiamo vedere buone frecce qui in basso.
‫Abbiamo Toyota di diverse marche.
‫Ecco quanti chilometri sono sul contachilometri, Honda e quanti chilometri sono su questo esempio.
‫Quello che potrebbe essere un po' un'estensione è raggrupparli insieme, per capire qual è
‫la lettura media del contachilometri per ogni marca diversa, sarebbe qualcosa come consolidare le auto della stessa marca e quindi
‫calcolare la media del loro contachilometri.
‫Quindi forse è un po' una pratica che potresti provare a creare una colonna in più qui o
‫qualcosa del genere.
‫Ma passiamo a un altro tipo di trama che abbiamo visto prima.
‫E gli istogrammi?
‫Gli istogrammi sono ottimi per visualizzare le distribuzioni, quindi è solo la diffusione dei dati.
‫Quindi abbiamo, ovviamente, tanti modi diversi per farlo.
‫Quindi abbiamo vendite di auto, contachilometri.
‫Vogliamo visualizzare la distribuzione della trama dominante qui.
‫Questo è esattamente come abbiamo visto prima con Plot Bar, ma ora stiamo facendo hester hester abbreviazione di istogramma.
‫Quindi daremo un'occhiata a questo.
‫OK, questa è la diffusione dei nostri dati.
‫Questo è quel tipo di curva di distribuzione normale attorno a questo tipo di intervallo, da 25000 a 100000.
‫E ne abbiamo alcuni qui che sono un po' al di fuori della curva normale qui.
‫Quindi questo potrebbe essere considerato un valore anomalo a causa di quanto è alto.
‫E se torniamo alla nostra tabella, al nostro frame di dati, possiamo in qualche modo vedere che
‫in questo Nissin, che è questo qui, ha duecentomila chilometri sul suo contachilometri contro il resto di questi si avvicina
‫a malapena a cento.
‫Quindi questo ha senso intuitivamente solo a guardarlo.
‫Ma puoi immaginare che se avessimo forse un migliaio di auto in più con tutte le diverse gamme di chilometri, la maggior
‫parte di esse probabilmente apparirebbe in questa gamma se avessero una distribuzione simile a quella che abbiamo
‫qui.
‫Sì, qual è un altro modo per farlo?
‫Quindi, se andiamo a vendere auto, faremo lo stesso Grob qui.
‫Mia figlia K. M. , bella trama.
‫Useremo il parametro kind qui, kind eagles' qui e poi lo faremo lì.
‫Quindi stesso grafico, solo un po' diverso qui, abbiamo usato un parametro gentile piuttosto che solo
‫il metodo DOT.
‫Quindi uno dei vantaggi dell'utilizzo del DOT qui, ha un piccolo parametro qui chiamato Binz.
‫Ora Binz che per impostazione predefinita è 10.
‫Quindi questo è se ti stai chiedendo quali opinioni sono queste colonne qui.
‫Ciò che fa un grafico a istogramma è che qui ci vuole una diffusione di dati.
‫E poi li mette nei bidoni, così siamo arrivati qui uno, due, tre, quattro, cinque, sei, sette, otto, nove.
‫Quindi questo è per impostazione predefinita 10 bin.
‫Se i tuoi dati non rientrano in 10 diversi contenitori di dimensioni uguali, è possibile che le dimensioni vengano modificate qui.
‫Ma possiamo farlo manualmente passando un valore diverso a hest al parametro bins.
‫Quindi vediamolo in azione.
‫Andiamo a punto trama.
‫Non da ultimo, cambieremo i bidoni.
‫Facciamo 20 lo raddoppierà.
‫OK, quindi possiamo dire che abbiamo perso quella curva lì.
‫Ora, qual è il valore più ideale per?
‫È una specie di esplorazione.
‫Questo è molto di ciò che sono la scienza dei dati e l'apprendimento automatico.
‫È come provare le cose e vedere cosa funziona in modo che non sembrino così grandiose.
‫Penso che 10 sia in realtà probabilmente uno dei migliori valori.
‫Decine, probabilmente, va bene, abbiamo solo dieci campioni ora, cosa stai cercando qui?
‫Se stai cercando una grande curva, come ricordi come abbiamo guardato la distribuzione normale?
‫Vuoi provare a trovare qualcosa di simile con te, istogrammi, una curva come questa, se non riesci a trovare la curva esatta
‫perché i tuoi dati non si adattano a questa curva esatta.
‫Non è un problema.
‫Si tratta solo di fare un tentativo diverso e capire qual è il numero ideale di pin per i
‫tuoi istogrammi.
‫Tutto bene.
‫Quindi abbiamo visto un istogramma, abbiamo visto un grafico a barre.
‫Abbiamo visto grafici a dispersione, abbiamo visto grafici a linee sul nostro set di dati sulle vendite di auto.
‫Proviamo a fare qualcosa di un po' simile, ma con un altro set di dati solo per assicurarci di
‫aver capito bene questi metodi.
‫Quindi, nel frattempo, fai un po' di pratica, crea un grafico a barre, crea un istogramma sul frame dei dati di
‫vendita dell'auto e vedrai che nel prossimo video, faremo qualcosa di simile con un altro set di dati.