‫Welkom terug.
‫Dus we hebben tot nu toe een heleboel plotten gedaan, en maak je geen zorgen als je op dit moment een beetje in de
‫war bent, net zoals Daniel me al deze plots laat zien, ik kijk naar verschillende datasets .
‫Nou, hoe ga ik dit allemaal onthouden?
‫Het is in orde, het is prima om je zo te voelen.
‫Het zal wat oefening vergen om de verschillende soorten plots te begrijpen, wat je moet
‫gebruiken, voor welke plot.
‫Maar dat hoort allemaal bij het proces, oké, gewoon een beetje oefenen, proberen en het
‫gewoon uitproberen, kijken hoe het eruit ziet.
‫Is dit zinvol?
‫Daarom gaan we in deze video een vergelijkbare plot maken als wat we zojuist hebben
‫gezien op de autoverkoopdataset op een andere dataset.
‫Laten we een andere dataset proberen.
‫En als we hier komen, hebben we hartziekte punt C ASV, die we eerder hebben gezien, wat een dataset is met
‫verschillende parameters van patiënten en of ze al dan niet een hartziekte hebben.
‫Dus laten we dat importeren zoals de PD leest, zie je, voor zover we het gaan noemen, gewoon hartziekte.
‫En dus is hartziekte Dot C erg mooi.
‫Nu zullen we er eens naar kijken om er zeker van te zijn dat we weten wat er gebeurt, alleen de eerste vijf rijen
‫zijn, want ongeveer 300 in deze.
‫Excellent.
‫We hebben deze parameters, we hebben ze eerder gezien en we hebben een doelkolom aan het einde.
‫Dus wat we zouden kunnen doen, is een histogram maken om de verdeling van de leeftijdskolom te zien.
‫Hartziekte dus.
‫Leeftijd.
‫Dot plot, dot haast, en misschien zien we gewoon het standaardnummer van Binz, weet je nog hoeveel dat
‫van de shift-tab zullen zijn?
‫Beenz wordt tien.
‫Mooi.
‫Dus laten we het hier maar bij laten.
‫OKE.
‫Dus hier beginnen we die curve te zien, toch?
‫Dit is die normale verdeling, het is heel gewoon.
‫Dus we krijgen hier een soort van curve, we zouden zeggen dat de meeste patiënten hier rond deze
‫lijn zitten, misschien eind 50, begin 60, daaromtrent.
‫Dus wat als we het aantal dingen veranderen?
‫Dus laten we gaan.
‫Binz is gelijk aan 20.
‫Oké, we beginnen die curve een beetje te verliezen.
‫30.
‫Nog relatief, er begonnen deze meer uitgesproken lijn hier zeker aan het eind van de jaren
‫50 te zien.
‫Hef het op tot 50 en kijk wat er gebeurt.
‫Oké, dus die vorm is er nog relatief.
‫Onze oorspronkelijke vorm, dat wat we kregen door slechts 10 bochten te hebben, de hele weg consistent is.
‫En misschien zouden we hiernaar kijken en gaan, oké, deze is een beetje een uitbijter.
‫Deze zijn een beetje een uitschieter.
‫Waarom zijn het uitschieters?
‫Nou, omdat ze zo ver van het midden zijn.
‫Als je het woord uitbijter hoort, is dat ongeveer waar het over gaat.
‫In statistische termen is het ongeveer meer dan drie standaarddeviaties verwijderd van de hoofddeviatie.
‫Nu zal die definitie natuurlijk veranderen, afhankelijk van met welke gegevens wordt gewerkt.
‫Maar dit is een manier waarop je het kunt visualiseren.
‫Dus laten we dat terugbrengen naar 10.
‫Dat ziet er nu best goed uit.
‫Dit soort visualisaties van de dingen die je doet als je te maken hebt met een nieuwe dataset.
‫Laten we stoppen.
‫We hebben nog een type plot waar we niet rechtstreeks vanuit een dataframe naar hebben gekeken.
‫Dat zijn subplots.
‫Dus dat maken we af.
‫We gaan hartziekte of hoofd.
‫OK, dit is nu ons dataframe.
‫Dat is het histogram van elke kolom in één plot.
‫Laten we eens kijken hoe we die hartziekte zouden doen.
‫Dus we hebben hier het leeftijdshistogram, maar laten we er een maken voor al deze
‫en de verdelingspuntplot hier controleren.
‫Dus onthoud, dit gaat gewoon rechtstreeks vanuit het hele dataframe hier.
‫We hebben de leeftijdskolom geselecteerd.
‫Hier.
‫En misschien willen we dat subplots gelijk zijn aan waar.
‫Dat is logisch, want we willen het allemaal op één perceel zetten.
‫Sleutelwoord.
‫OK, dus dat is daar een deel van, misschien als we een beetje kunnen lezen.
‫Voorbeelden.
‫Dit is dus een van die scenario's waarin als je zijn methode zou willen gebruiken en alles op één
‫plot wilt hebben, omdat de doctoring niet echt een voorbeeld heeft om alles bij deze subplots te plaatsen, dit een beetje
‫onderzoek zou vergen .
‫Dus je zou een vraag kunnen opzoeken, zoals hoe je een histogram plot op subplots van het dataframe van een panda en dan zou
‫je deze kleine parameter hier vinden.
‫De enige reden dat ik het weet, is omdat ik een beetje ervaring heb met het plannen van subplots van
‫PANDAS-dataframes.
‫Dus laten we eens kijken hoe dit eruit ziet.
‫Het kan even duren omdat we 10 kolommen of 15 kolommen daaromtrent aan het plotten zijn.
‫Oh, dat ziet er niet erg goed uit, toch?
‫We hebben overlappende plots.
‫We hebben overal legendes.
‫We hebben deze dingen die niet eens op schaal zijn, misschien verandert het grote formaat om het op te knappen.
‫Dus wat willen we?
‫We willen breedte, hoogte, we willen dat het een beetje hoger is.
‫Dus het rekt het uit, want er is hier nauwelijks ruimte.
‫Oké, dat ziet er al wat beter uit, maar toch.
‫Je hebt kolommen zoals deze die hier allemaal opeengehoopt zijn, want wat het
‫doet is dat het dezelfde schaal gebruikt voor allemaal, maar in werkelijkheid hebben deze allemaal verschillende maten.
‫Dat is niet erg ideaal, toch?
‫Het werkt misschien voor sommigen zoals deze, cholesterol werkt misschien voor die kolom, maar het werkt helemaal
‫niet voor de andere.
‫Rechts.
‫Zo langzaam.
‫Ik kies Xang.
‫Dus, wat kunnen we doen?
‫Deze code werkt, maar is niet ideaal.
‫En er zijn verschillende schalen en het is waarschijnlijk een beetje te veel aan de hand om dit plot zelfs maar zinvol te maken.
‫Maar dit is wel een goede Segway.
‫Nu hebben we een paar eenvoudige plots rechtstreeks op het dataframe van een panda behandeld.
‫Laten we eens kijken hoe het sommige visualisaties maakt met behulp van de oude methode om te onthouden.
‫In een vorige video hebben we het gehad over onze methode, namelijk subplots.
‫Maak je geen zorgen als het verwarrend is.
‫We zullen zo kijken.
‫Maar wat we tot nu toe hebben gebruikt, is rechtstreeks plotten van panda's met behulp van de staatloze methode.
‫Dus in de tussentijd heb ik een praktijk.
‫Blijf de plot gebruiken, maak nog een plot van jezelf voordat we naar de volgende video gaan, en ik zie
‫je daar.
‫Of oefen direct met panda's met het gebruik van de flexibelere, objectgeoriënteerde matplotlib-API.