‫Bienvenue à la dernière vidéo que nous avons laissée en disant que cette intrigue n'est probablement pas idéale.
‫Nous avons quelques sous-parcelles en cours ici et nous avons utilisé la méthode du graphique à secteurs, en traçant directement à partir
‫d'un bloc de données de Pender plutôt que de la méthode orientée objet.
‫Et je suis sûr que vous vous demandez si vous allez Daniel, vous avez introduit tellement de façons différentes de tracer et vous nous dites
‫qu'il y a deux façons de le faire.
‫Et vous dites que l'un est moins idéal que l'autre.
‫Lequel dois-je utiliser ?
‫Et c'est une excellente question.
‫Alors lequel utiliser ?
‫Pie trace cette méthode matplotlib.
‫Maintenant, il n'y a pas vraiment de réponse définitive ici, la documentation
‫sur matplotlib vous poussera toujours vers l'ancienne méthode, cependant, lorsque vous tracez quelque chose rapidement, d'accord, pour utiliser la méthode du graphique à secteurs.
‫Droit.
‫Donc, ce que nous avons vu ici, lorsque vous voulez obtenir une
‫visualisation rapide, peut-être pas quelque chose comme ça, mais certainement quelque chose comme ça, c'est
‫OK d'utiliser la méthode de diagramme en secteurs que nous avons utilisée dans les deux dernières vidéos , mais lorsque vous tracez quelque chose de plus avancé, utilisez l'ancienne méthode.
‫Nous allons donc en voir un exemple dans cette vidéo, quelque chose d'un peu plus avancé que quelque
‫chose de singulier comme celui-ci.
‫Mais si vous faites juste un graphique rapide comme celui-ci, vous voulez juste voir la distribution d'une colonne.
‫C'est parfaitement correct d'aller en dot plot.
‫Nous allons maintenant voir la méthode en action.
‫Créons un sous-ensemble de notre bloc de données afin que nous puissions faire un peu d'analyse de données.
‫Disons que nous voulions explorer les patients, qui ont plus de 50 ans.
‫Nous voulions seulement regarder ces patients et nous voulons créer un petit graphique et commencer à
‫analyser les données sur ceux-ci.
‫Nous allons donc créer un autre bloc de données appelé plus de 50, qui est égal à notre bloc de données sur les maladies cardiaques,
‫qui sera un peu rafraîchi ici.
‫On sait donc à quoi ça ressemble.
‫C'est une sorte de flux de travail que vous allez suivre : regardez votre diaphragme et allez, OK, mon collègue
‫et mes coéquipiers et mon patron veulent savoir quelles sont les analyses de données de nos patients, qui ont plus
‫de 50 ans.
‫Alors faisons-le.
‫Nous pouvons y accéder en utilisant l'indexation Blueline, nous voulons donc une maladie cardiaque, en fait, nous
‫voulons utiliser la colonne d'âge, qui est supérieure à 50.
‫Merveilleux.
‫Et puis nous voulons jeter un œil à notre ensemble de plus de 50 données.
‫Qu'avons-nous mal ici?
‫Age Cura, j'ai utilisé un Cappotelli, c'est vrai.
‫Merveilleux.
‫Et nous pourrions vérifier la longueur de cela.
‫Deux cent huit, donc nous avons deux cent huit versets, environ 300 environ de l'ensemble de données
‫d'origine, donc ça va.
‫Vas-y.
‫Merveilleux.
‫Et encore une fois, nous avons supprimé ces deux lignes, donc 37 41 en utilisant notre indexation Bulleen.
‫Alors maintenant, ça passe à zéro trois, quatre, cinq, six.
‫Mais le reste des colonnes est toujours le même.
‫Que diriez-vous de commencer avec un nuage de points de l'âge et du cholestérol, mais nous voulons le colorer avec la
‫saveur de la colonne Cible ?
‫Eh bien, il se passe beaucoup de choses là-bas.
‫Voyons d'abord le code, puis nous le découvrirons à partir de là.
‫Plus de 50 types de dot plot sont égaux à un nuage de points.
‫Et puis nous voulons que X est égal à l'âge que nous voulons Y est égal à nous voulons la colonne de cholestérol, qui
‫est celle-ci, a-t-il dit, eh bien, c'est l'abréviation de cholestérol et ensuite nous voulons la couvrir en utilisant le C, donc C est
‫l'abréviation de couleur par la colonne cible.
‫Nous voulons donc une dispersion de type plott.
‫Oui, cela a du sens.
‫X âge Y cholestérol culturel.
‫Genre d'un mot dur.
‫Joel et Nicola est la cible.
‫Voyons ce qui se passe.
‫Très bien, pour que nous puissions en quelque sorte voir ce qui se passe ici, nous avons Joel sur le mur.
‫Ça a du sens.
‫X ne nous montre pas grand-chose et C nous donne ce Colaba pour nous le montrer.
‫Parce que Target a des valeurs de zéro un si quelqu'un a une maladie cardiaque ou non.
‫Cela vous semble-t-il correct ?
‫Pour moi, ça n'a pas l'air très bon.
‫Il fait ce que nous voulons qu'il fasse.
‫Il y a des points différents ici si leur valeur cible est de zéro ou un.
‫Mais il ne nous montre rien sur l'axe X.
‫Et ces couleurs ne sont pas vraiment géniales.
‫Alors embellissons un peu les choses.
‫Et comment pouvons-nous faire cela avec notre méthode?
‫C'est donc la méthode du camembert, a. k. une. traçage directement à partir du bloc de données du peintre avec tracé.
‫Faisons maintenant notre propre méthode.
‫Nous allons recréer cela, mais en utilisant la méthode.
‫Alors allons-y comprendre.
‫Nous avons déjà vu cela, les intrigues secondaires TLT, et nous pourrions aller réparer les yeux juste pour nous entraîner à ajuster la taille
‫de nos doigts et nous irons à 10 six.
‫Nous voulons une largeur de dix et une hauteur de six.
‫Ceux-ci sont en pouces, en passant, je crois, jusqu'à plus de 50 points.
‫Et cela va ressembler beaucoup à ce que nous avons fait ici.
‫Mais il y a une légère différence.
‫De gentils aigles se dispersent.
‫Merveilleux.
‫Maintenant, nous pourrions copier et coller, mais nous n'allons pas le faire
‫parce que nous avons l'habitude d'écrire le code Y est égal à chawl ou entier.
‫Disons que nous utilisons la colonne cible est la santé, puis la dernière partie est ce paramètre ACSA.
‫Ainsi, lorsque nous utilisons l'ancienne méthode avec les pandas, la fonction plot obtient ce paramètre Perama.
‫Dites-nous comment nous utilisons la méthode Arrow et nous voulons que vous tracez ces données.
‫Sur cet axe, celui que nous venons de créer, voyons donc qu'en action les actes mettent un petit point virgule à la
‫fin.
‫Beau.
‫Nous avons donc recréé la même intrigue, mais elle a déjà l'air un peu mieux.
‫C'est plus gros parce que nous avons mis le paramètre de taille de figue là-dedans.
‫Et maintenant, parce que nous avons passé la méthode d'accès, nous avons maintenant cette colonne d'âge, qui a été
‫étiquetée belle.
‫En fait, nous pourrions donner une chance à celui-ci et dire, hé, augmentons la taille de cette figue et voyons si cela fait la
‫même chose.
‫10 six.
‫Nous n'avons toujours pas l'étiquette de l'âge X là-bas.
‫Eh bien, la méthode du FMI avance déjà.
‫Maintenant, ce que nous pourrions faire, c'est définir la limite pour qu'elle soit un peu plus large afin que nous puissions avoir plus d'espace sur notre bloc de données.
‫Voyons donc à quoi cela ressemble.
‫Nous utilisons l'ancienne méthode.
‫Nous pouvons accéder à l'accès ici et nous rappeler que l'accès n'est que cet espace sur lequel nous traçons les données.
‫Si nous revenons à la figure de notre anatomie d'une figure matplotlib ou d'un accès au tracé, cette partie est-elle ici où nous
‫ajoutons des données tandis que figure.
‫Est la chose entière.
‫Alors revenons en arrière.
‫Nous voulons X dot set x lim.
‫Pour avoir 45, 100 ans, ne pouvons-nous pas comprendre ce que cela fait avant même de le regarder ?
‫Donc, définissez x membre, nous pourrions changer l'onglet, mais je veux que vous y réfléchissiez.
‫Donc X défini, X limn quarante-cinq.
‫Cent.
‫Alors c'est vrai.
‫Si vous ne l'obteniez pas, si vous appuyez sur la touche Maj et que vous le lisez, vous ne verrez pas grand-chose.
‫C'est aussi bien.
‫C'est en fait une bonne chose à faire est de commencer à explorer ce que fait l'onglet Maj.
‫Mais cela va changer les limites de notre axe x pour passer de 45 à 100 au lieu de ce qu'il est maintenant,
‫qui est d'environ 50 à 80.
‫Voyons donc ce qui se passe.
‫Donc, vous voyez comment nous avons beaucoup plus d'espaces blancs ici maintenant parce que nous avons augmenté la limite, mais si nous ne
‫voulions pas le faire, nous pourrions le commenter.
‫Et ça a l'air un peu mieux.
‫Je viens de donner un exemple de la façon dont vous pourriez rapidement vous adapter aux limitations de vos accès s'ils ne semblent pas
‫trop beaux.
‫Mais Gotlib est généralement assez bon pour créer des limites d'accès adaptées aux données que vous
‫utilisez.
‫Cette intrigue est correcte, mais elle pourrait certainement être plus jolie.
‫Donc, ce noir et blanc est assez difficile à obtenir.
‫Cette barre de couleur n'offre pas vraiment grand-chose.
‫Alors faisons une petite pause là-bas.
‫Et dans la prochaine vidéo, cette intrigue sera un peu plus belle et nous allons construire sur ce que nous avons déjà
‫fait ici.