‫Selamat datang kembali di video terakhir yang kami tinggalkan dengan mengatakan bahwa plot ini mungkin tidak ideal.
‫Kami memiliki beberapa subplot yang terjadi di sini dan kami telah menggunakan metode plot pie, memplot
‫langsung dari bingkai data Pender daripada metode berorientasi objek.
‫Dan saya yakin Anda bertanya-tanya Anda akan pergi Daniel, Anda telah memperkenalkan begitu banyak cara yang berbeda untuk merencanakan dan Anda memberi
‫tahu kami adalah dua cara untuk melakukannya.
‫Dan Anda mengatakan yang satu kurang ideal dari yang lain.
‫Yang mana yang harus saya gunakan?
‫Dan itu pertanyaan yang sangat bagus.
‫Jadi yang mana yang harus Anda gunakan?
‫Pie plot metode matplotlib ini.
‫Sekarang, tidak ada jawaban pasti yang nyata di sini, dokumentasi di
‫matplotlib akan selalu mendorong Anda ke metode lama, namun, ketika merencanakan sesuatu dengan cepat, OK, untuk menggunakan metode plot pai.
‫Benar.
‫Jadi apa yang telah kita lihat di sini, ketika Anda
‫ingin mendapatkan visualisasi cepat, mungkin bukan seperti ini, tapi pasti seperti ini,
‫tidak apa-apa menggunakan metode plot pai yang telah kita lalui di beberapa video terakhir. , tetapi ketika merencanakan sesuatu yang lebih maju, gunakan metode lama.
‫Jadi kita akan melihat contohnya di video ini, sesuatu yang sedikit lebih maju daripada hanya
‫sesuatu yang tunggal seperti ini.
‫Tetapi jika Anda hanya membuat plot cepat seperti ini, Anda hanya ingin melihat distribusi kolom.
‫Tidak apa-apa untuk menggunakan dot plot.
‫Sekarang kita akan melihat metode ini beraksi.
‫Mari kita buat subset dari kerangka data kita sehingga kita bisa melakukan sedikit analisis data.
‫Katakanlah kita ingin menjelajahi pasien, yang berusia di atas 50 tahun.
‫Kami hanya ingin melihat pasien-pasien itu dan kami ingin membuat sedikit plot dan mulai
‫melakukan analisis data pada mereka.
‫Jadi kita akan membuat bingkai data lain yang disebut lebih dari 50, yang sama dengan bingkai data penyakit jantung kita, yang akan
‫mendapatkan sedikit penyegaran di sini.
‫Jadi kita tahu seperti apa bentuknya.
‫Ini adalah jenis alur kerja yang akan Anda lalui dengan melihat diafragma Anda dan pergi, OK, kolega saya
‫dan rekan tim saya dan bos saya ingin tahu beberapa analisis data pasien kami, yang berusia di
‫atas 50 tahun.
‫Jadi mari kita lakukan itu.
‫Kita bisa mengaksesnya dengan menggunakan pengindeksan Blueline, jadi kita ingin penyakit jantung, sebenarnya, kita ingin
‫menggunakan kolom umur, yang lebih besar dari 50.
‫Luar biasa.
‫Dan kemudian kami ingin melihat lebih dari 50 kumpulan data kami.
‫Apa yang kita punya salah di sini?
‫Age Cura, saya sudah menggunakan Cappotelli, itu benar.
‫Luar biasa.
‫Dan kita mungkin memeriksa panjangnya.
‫Dua ratus delapan, jadi kami memiliki dua ratus delapan ayat, sekitar 300 atau lebih dari kumpulan data
‫asli, jadi itu bagus.
‫Lanjutkan.
‫Luar biasa.
‫Dan lagi, kami telah menghapus dua baris ini, jadi 37 41 menggunakan pengindeksan Bulleen kami.
‫Jadi sekarang menjadi nol tiga, empat, lima, enam.
‫Tapi sisa kolomnya masih sama.
‫Bagaimana kalau kita mulai dengan scatterplot usia dan kolesterol, tapi kita ingin mewarnainya
‫dengan rasa kolom Target?
‫Nah, itu banyak terjadi di sana.
‫Mari kita lihat kodenya terlebih dahulu dan kemudian kita akan mencari tahu dari sana.
‫Lebih dari 50 jenis plot titik sama dengan pencar.
‫Lalu kita mau X sama dengan umur kita mau Y sama dengan kita mau kolom kolesterol, yang
‫ini katanya, nah itu kependekan dari kolesterol lalu kita mau tutupnya pakai C, jadi C kependekan
‫dari warna by kolom sasaran.
‫Jadi kami ingin plott kind scatter.
‫Ya, itu masuk akal.
‫X usia Y budaya kolesterol.
‫Jenis kata yang sulit.
‫Joel dan Nicola menjadi sasaran.
‫Mari lihat apa yang terjadi.
‫Baiklah, jadi kita bisa melihat apa yang terjadi di sini, kita punya Joel di dinding.
‫Itu masuk akal.
‫X tidak terlalu menunjukkan banyak hal kepada kami dan C memberi kami Colaba ini untuk menunjukkan itu kepada kami.
‫Karena Target memiliki nilai nol satu untuk apakah seseorang memang memiliki penyakit jantung atau tidak.
‫Apakah ini terlihat baik-baik saja bagi Anda?
‫Bagi saya, itu tidak terlihat sangat bagus.
‫Itu melakukan apa yang kita inginkan.
‫Ada titik-titik yang berbeda di sini jika nilai target mereka nol atau satu.
‫Tapi itu tidak menunjukkan apa pun pada sumbu X.
‫Dan warna-warna ini tidak terlalu bagus.
‫Jadi mari kita merapikan sedikit.
‫Dan bagaimana kita bisa melakukannya dengan metode kita?
‫Jadi ini adalah metode plot kue, a. k. sebuah. memplot langsung dari bingkai data pelukis dengan plot.
‫Sekarang mari kita lakukan metode kita sendiri.
‫Kami akan membuat ulang ini, tetapi menggunakan metode.
‫Jadi mari kita pergi.
‫Kami telah melihat ini sebelumnya, subplot TLT, dan kami mungkin akan memperbaiki mata hanya untuk berlatih menyesuaikan ukuran jari-jari
‫kami dan kami akan melakukannya 10 enam.
‫Kami ingin lebar sepuluh dan tinggi enam.
‫Omong-omong, ini dalam inci, untuk lebih dari 50 titik plot.
‫Dan ini akan terlihat sangat mirip dengan apa yang telah kita lakukan di sini.
‫Tapi ada satu perbedaan kecil.
‫Elang yang baik bertebaran.
‫Luar biasa.
‫Sekarang, kita dapat menyalin dan menempel, tetapi kita tidak akan
‫melakukannya karena kita terbiasa menuliskan kode Y sama dengan chawl atau keseluruhan.
‫Katakanlah kita menggunakan kolom target adalah kesehatan, dan kemudian bagian terakhir adalah parameter ACSA.
‫Jadi ketika kita menggunakan metode lama dengan panda, fungsi plot mendapatkan parameter Perama ini.
‫Beri tahu kami bagaimana kami menggunakan metode Panah dan kami ingin Anda memplot data ini.
‫Pada sumbu ini, sumbu yang baru saja kita buat, jadi mari kita lihat bahwa dalam aksi, letakkan titik koma kecil di
‫akhir.
‫Cantik.
‫Jadi yang kami lakukan adalah membuat ulang plot yang sama, tapi sudah terlihat sedikit lebih baik.
‫Ini lebih besar karena kami telah menempatkan parameter ukuran ara di sana.
‫Dan sekarang karena kita telah melewati metode akses, kita sekarang memiliki kolom umur ini, yang telah diberi
‫label cantik.
‫Sebenarnya, kita mungkin memberikan yang satu ini kesempatan dan berkata, hei, mari kita naikkan ukuran ara ini dan lihat apakah ia melakukan hal
‫yang sama.
‫10 enam.
‫Kami masih belum memiliki label usia X di sana.
‫Nah, metode IMF sudah maju.
‫Sekarang, yang mungkin kita lakukan adalah menetapkan batas menjadi sedikit lebih lebar sehingga kita dapat memiliki lebih banyak ruang pada bingkai data kita.
‫Jadi mari kita lihat seperti apa bentuknya.
‫Kami menggunakan metode lama.
‫Kami dapat mengakses akses di sini dan ingat bahwa akses hanyalah ruang yang kami rencanakan datanya.
‫Jika kita kembali ke gambar anatomi kita dari gambar matplotlib atau akses plot, apakah bagian ini di sini di mana
‫kita menambahkan data sedangkan gambar.
‫Apakah semuanya.
‫Jadi mari kita kembali.
‫Kami ingin X dot set x lim.
‫Untuk menjadi 45, 100, tidak bisakah kita mengetahui apa yang dilakukan ini bahkan sebelum kita melihatnya?
‫Jadi set x limb, kita bisa melakukan shift tab, tapi saya ingin Anda memikirkannya.
‫Jadi X set, X limn empat puluh lima.
‫Seratus.
‫Jadi itu benar.
‫Jika Anda tidak mengerti, jika Anda menekan tab shift dan membacanya, Anda akan melihat sedikit.
‫Itu juga baik-baik saja.
‫Itu sebenarnya hal yang baik untuk dilakukan adalah mulai menjelajahi apa yang dilakukan tab shift.
‫Tetapi ini akan mengubah batasan sumbu x kita menjadi dari 45 menjadi 100, bukan seperti sekarang, yaitu
‫sekitar 50 menjadi 80.
‫Jadi mari kita lihat apa yang terjadi.
‫Jadi Anda lihat bagaimana kami memiliki lebih banyak ruang kosong di sini sekarang karena kami telah menaikkan batasnya, tetapi jika
‫kami tidak ingin melakukan itu, kami dapat mengomentarinya.
‫Dan itu terlihat sedikit lebih baik.
‫Baru saja diberikan contoh bagaimana Anda bisa dengan cepat menyesuaikan diri dengan keterbatasan Access Anda jika tidak terlihat
‫terlalu bagus.
‫Tapi Gotlib umumnya cukup bagus dalam membuat batas akses yang cocok untuk data apa pun yang Anda
‫gunakan.
‫Plot ini oke, tapi pasti bisa terlihat lebih bagus.
‫Jadi hitam dan putih ini agak sulit didapat.
‫Bilah warna ini tidak menawarkan banyak hal sama sekali.
‫Jadi mari kita istirahat sebentar di sana.
‫Dan di video berikutnya akan membuat plot ini terlihat sedikit lebih bagus dan kita akan membangun dari apa yang telah kita lakukan
‫di sini.