‫Willkommen zurück zum letzten Video, in dem wir gesagt haben, dass diese Handlung wahrscheinlich nicht ideal ist.
‫Wir haben hier ein paar Nebenplots im Gange und wir haben die Tortendiagrammmethode verwendet, die direkt aus
‫dem Datenrahmen eines Penders gezeichnet hat, anstatt die objektorientierte Methode.
‫Und ich bin sicher, du fragst dich, ob du zu Daniel gehst, du hast so viele verschiedene Arten von Plänen vorgestellt und du erzählst uns,
‫dass es zwei Möglichkeiten gibt, dies zu tun.
‫Und Sie sagen, das eine sei weniger ideal als das andere.
‫Welche soll ich verwenden?
‫Und das ist eine ganz tolle Frage.
‫Welchen sollten Sie also verwenden?
‫Kreisdiagramm dieser Matplotlib-Methode.
‫Nun, es gibt hier keine wirklich definitive Antwort, die Dokumentation
‫zu matplotlib wird Sie immer zur alten Methode drängen, aber wenn Sie schnell etwas zeichnen, OK, verwenden Sie die Tortendiagrammmethode.
‫Rechts.
‫Was wir hier oben gesehen haben, wenn Sie eine schnelle
‫Visualisierung erhalten möchten, vielleicht nicht so etwas, aber definitiv so, es ist in
‫Ordnung, die Tortendiagrammmethode zu verwenden, die wir in den letzten paar Videos durchgemacht haben , aber wenn Sie etwas fortgeschritteneres zeichnen, verwenden Sie die alte Methode.
‫In diesem Video werden wir ein Beispiel dafür sehen, etwas fortgeschritteneres als
‫nur so etwas Einzigartiges.
‫Aber wenn Sie nur ein schnelles Diagramm wie dieses erstellen, möchten Sie nur die Verteilung einer Spalte sehen.
‫Es ist völlig in Ordnung, Punktplot zu verwenden.
‫Jetzt sehen wir die Methode in Aktion.
‫Lassen Sie uns eine Teilmenge unseres Datenrahmens erstellen, damit wir ein wenig Datenanalyse durchführen können.
‫Nehmen wir an, wir wollten die Patienten untersuchen, die über 50 Jahre alt sind.
‫Wir wollten uns nur diese Patienten ansehen und ein kleines Diagramm erstellen und
‫mit der Datenanalyse beginnen.
‫Also erstellen wir einen weiteren Datenrahmen namens über 50, der unserem Herzkrankheits-Datenrahmen entspricht, der hier
‫ein wenig aufgefrischt wird.
‫Wir wissen also, wie es aussieht.
‫Dies ist eine Art Arbeitsablauf, den Sie durchlaufen werden, indem Sie sich Ihr Zwerchfell ansehen und sagen,
‫OK, mein Kollege und meine Teamkollegen und mein Chef möchten wissen, was einige Datenanalysen unserer Patienten über
‫50 sind.
‫Also machen wir das.
‫Wir können auf diese zugreifen, indem wir die Blueline-Indizierung verwenden, also möchten wir Herzerkrankungen, eigentlich möchten
‫wir die Altersspalte verwenden, die größer als 50 ist.
‫Wunderbar.
‫Und dann wollen wir einen Blick auf unseren über 50 Datensatz werfen.
‫Was haben wir hier falsch gemacht?
‫Alter Cura, ich habe ein Cappotelli verwendet, das stimmt.
‫Wunderbar.
‫Und wir könnten die Länge davon überprüfen.
‫Zweihundertacht, also haben wir zweihundertacht Verse, ungefähr 300 des ursprünglichen Datensatzes, also ist
‫das in Ordnung.
‫Fortfahren.
‫Wunderbar.
‫Und wieder haben wir diese beiden Zeilen weggelassen, also 37 41 mit unserer Bulleen-Indizierung.
‫Jetzt geht es also null drei, vier, fünf, sechs.
‫Aber der Rest der Spalten ist immer noch gleich.
‫Wie wäre es, wenn wir mit einem Streudiagramm des Alters und des Cholesterins beginnen, es aber mit dem
‫Geschmack der Zielspalte einfärben möchten?
‫Nun, da ist viel los.
‫Sehen wir uns zuerst den Code an und dann werden wir ihn von dort aus herausfinden.
‫Über 50-Punkte-Plot-Art entspricht Streuung.
‫Und dann wollen wir, dass X
‫gleich dem Alter ist die
‫Zielspalte.
‫Wir wollen also eine Plot-Art-Streuung.
‫Ja, das macht Sinn.
‫X Alter Y kulturelles Cholesterin.
‫Ein hartes Wort.
‫Joel und Nicola sind das Ziel.
‫Mal sehen was passiert.
‫Okay, damit wir irgendwie sehen können, was hier vor sich geht, haben wir Joel an der Wand.
‫Das macht Sinn.
‫X zeigt uns nicht wirklich viel und C gibt uns diese Colaba, um uns das zu zeigen.
‫Denn Target hat Werte von null eins, wenn jemand eine Herzerkrankung hat oder nicht.
‫Sieht das in Ordnung für Sie aus?
‫Für mich sieht es nicht sehr gut aus.
‫Es tut, was wir wollen.
‫Es hat hier unterschiedliche Punkte, ob ihr Zielwert null oder eins ist.
‫Aber es zeigt uns nichts auf der X-Achse.
‫Und diese Farben sind nicht wirklich toll.
‫Lassen Sie uns die Dinge also ein wenig aufpolieren.
‫Und wie können wir das mit unserer Methode tun?
‫Dies ist also die Tortendiagrammmethode, a. k. A. Plotten direkt aus dem Datenrahmen des Malers mit Plot.
‫Lassen Sie uns nun unsere eigene Methode anwenden.
‫Wir werden dies neu erstellen, aber mit der Methode.
‫Also lass uns rechnen.
‫Wir haben dies schon einmal gesehen, TLT-Nebenhandlungen, und wir könnten die Augen fixieren, nur um etwas zu üben, die Größe unserer
‫Finger anzupassen, und wir werden 10-6 gehen.
‫Wir wollen eine Breite von zehn und eine Höhe von sechs.
‫Diese sind übrigens in Zoll, glaube ich, bis über 50-Punkte-Plot.
‫Und das wird dem, was wir hier oben gemacht haben, sehr ähnlich aussehen.
‫Aber es gibt einen kleinen Unterschied.
‫Freundliche Adler zerstreuen sich.
‫Wunderbar.
‫Wir könnten jetzt kopieren und einfügen, aber wir werden das nicht
‫tun, weil wir es gewohnt sind, Code Y gleich chawl oder ganz zu schreiben.
‫Angenommen, wir verwenden die Zielspalte ist Gesundheit, und der letzte Teil ist der ACSA-Parameter.
‫Wenn wir also die alte Methode mit Pandas verwenden, erhält die Plotfunktion diesen Perama-Parameter.
‫Teilen Sie uns mit, wie wir die Arrow-Methode verwenden und wir möchten, dass Sie diese Daten grafisch darstellen.
‫Auf dieser Achse, der Achse, die wir gerade erstellt haben, sehen wir uns also an, dass in Aktionsakten ein kleines Semikolon am Ende
‫steht.
‫Wunderschönen.
‫Wir haben also die gleiche Handlung nachgebaut, aber sie sieht schon ein bisschen besser aus.
‫Es ist größer, weil wir den Parameter für die Feigengröße dort eingefügt haben.
‫Und jetzt, da wir die Zugriffsmethode übergeben haben, haben wir jetzt diese Altersspalte, die als schön
‫bezeichnet wurde.
‫Eigentlich könnten wir diesem eine Chance geben und sagen, hey, lass uns diese Feigengröße erhöhen und sehen, ob es
‫dasselbe tut.
‫10 sechs.
‫Wir haben dort immer noch nicht das Alters-X-Label.
‫Nun, die IWF-Methode zieht sich bereits zurück.
‫Was wir jetzt tun könnten, ist, die Grenze etwas weiter zu setzen, damit wir mehr Platz auf unserem Datenrahmen haben.
‫Schauen wir uns also an, wie das aussieht.
‫Wir verwenden die alte Methode.
‫Wir können hier auf den Zugriff zugreifen und daran denken, dass der Zugriff nur dieser Bereich ist, auf dem wir Daten zeichnen.
‫Wenn wir zu der Figur unserer Anatomie einer Matplotlib-Figur oder einem Plotzugriff zurückkehren, ist dieser Teil hier, wo
‫wir Daten hinzufügen, während figure.
‫Ist das Ganze.
‫Gehen wir also zurück.
‫Wir wollen X Punktmenge x lim.
‫Um 45, 100 zu sein, können wir nicht herausfinden, was das bedeutet, bevor wir es uns ansehen?
‫Also setze x Glied, wir könnten den Tab verschieben, aber ich möchte, dass du nur darüber nachdenkst.
‫Also X set, X limn fünfundvierzig.
‫Einhundert.
‫Das ist also richtig.
‫Wenn Sie es nicht bekommen, wenn Sie die Umschalttaste drücken und es lesen, würden Sie wenig sehen.
‫Das ist auch in Ordnung.
‫Das ist eigentlich eine gute Sache, wenn Sie anfangen zu erkunden, was Shift-Tab macht.
‫Aber dies wird die Beschränkungen unserer x-Achse von 45 auf 100 ändern, anstatt wie jetzt, was ungefähr
‫50 bis 80 beträgt.
‫Schauen wir also, was passiert.
‫Sie sehen also, dass wir hier jetzt viel mehr Leerraum haben, weil wir das Limit erhöht haben, aber wenn wir
‫das nicht wollten, könnten wir das auskommentieren.
‫Und das sieht etwas besser aus.
‫Nur ein Beispiel dafür, wie Sie sich schnell an die Einschränkungen Ihres Zugriffs anpassen können, wenn sie nicht allzu
‫gut aussehen.
‫Aber Gotlib ist im Allgemeinen ziemlich gut darin, Zugriffsbeschränkungen zu erstellen, die für alle Daten geeignet sind, die Sie
‫verwenden.
‫Diese Handlung ist in Ordnung, könnte aber definitiv schöner aussehen.
‫Dieses Schwarz-Weiß ist also irgendwie schwer zu bekommen.
‫Diese Farbleiste bietet nicht wirklich viel.
‫Machen wir also dort eine kleine Pause.
‫Und im nächsten Video wird dieser Plot ein bisschen schöner aussehen und wir bauen auf dem auf, was wir hier schon
‫gemacht haben.