‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Bu olay örgüsünün muhtemelen ideal olmadığını söyleyerek bıraktığımız son video.
‫Burada birkaç alt grafiğimiz var ve nesne yönelimli yöntem yerine doğrudan bir panda veri çerçevesinden
‫çizim yapan PI çizim yöntemini kullanıyoruz.
‫Ve eminim merak ediyorsunuzdur, Daniel, olay örgüsünün pek çok farklı yolunu tanıttın ve bize bunu yapmanın
‫iki yolu olduğunu söylüyorsun ve birinin diğerinden daha az ideal olduğunu söylüyorsun.
‫Hangisini kullanmalıyım?
‫Ve bu mükemmel bir soru.
‫Peki hangisini kullanmalısınız?
‫Pi bu haritayı çiz.
‫Plot lib yöntemi.
‫Şimdi burada gerçekten kesin bir cevap yok.
‫Bu çizimdeki belgeler sizi yönteme doğru itecektir.
‫Her zaman.
‫Ancak, hızlı bir şekilde bir şey çizerken.
‫Pasta grafiği yöntemini kullanmak için tamam.
‫Doğru.
‫Burada gördüğümüz gibi, hızlı bir görselleştirme elde etmek istediğinizde, belki bunun gibi bir
‫şey değil ama kesinlikle bunun gibi bir şey, son birkaç videoda incelediğimiz pasta grafiği yöntemini kullanmanızda
‫bir sakınca yoktur.
‫Ancak daha gelişmiş bir şey çizerken eski yöntemi kullanın.
‫Bu videoda bunun bir örneğini göreceğiz, bunun gibi tekil bir şeyden biraz
‫daha gelişmiş bir şey.
‫Ancak bunun gibi hızlı bir çizim yapıyorsanız, sadece bir sütunun dağılımını görmek istersiniz.
‫Plan yapmakta bir sorun yok.
‫Ama şimdi yöntemi iş başında göreceğiz.
‫Veri çerçevemizin bir alt kümesini oluşturalım, böylece biraz veri analizi yapabiliriz.
‫Diyelim ki 50 yaşın üzerindeki hastaları araştırmak istedik.
‫Sadece bu hastalara bakmak istedik ve küçük bir grafik oluşturup bunlar üzerinde bazı veri analizleri
‫yapmaya başlamak istedik.
‫Bu yüzden 50'den fazla adında başka bir veri çerçevesi oluşturacağız, bu da kalp hastalığı veri çerçevemize eşittir,
‫burada neye benzediğini bilmemiz için biraz tazeleyeceğiz.
‫Bu, veri çerçevenize bakıp, tamam, meslektaşım veya ekip arkadaşlarım ve patronum 50 yaşın
‫üzerindeki hastalarımızın bazı veri analizlerinin ne olduğunu bilmek istiyor, diyeceğiniz türden
‫bir iş akışıdır.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Bunlara Boolean indeksleme kullanarak erişebiliriz.
‫Yani kalp hastalığı istiyoruz.
‫Aslında, 50'den büyük olan yaş sütununu kullanmak istiyoruz.
‫Harika.
‫Ve sonra 50 yaş üstü veri setimize bir göz atmak istiyoruz.
‫Burada neyi yanlış yaptık?
‫Önemli bir hata.
‫Büyük II kullandım.
‫Sorun değil.
‫Harika.
‫Ve bunun uzunluğunu kontrol edebiliriz.
‫208.
‫Yani orijinal veri setindeki 300 civarındaki veriye karşılık 208 verimiz var.
‫Yani sorun yok.
‫Harika kafa yapma.
‫Ve yine, Boolean indekslememizi kullanarak bu iki satırı, yani 3741'i çıkardık.
‫Şimdi 03456 yazıyor ama sütunların geri kalanı hala aynı.
‫Yaş ve kolesterolün bir dağılım grafiği ile başlamaya ne dersiniz, ancak bunu Hedef sütununun aromasıyla
‫renklendirmek istiyoruz.
‫Orada çok şey oluyor.
‫Önce kodu görelim, sonra oradan çözeriz.
‫50'den fazla nokta grafiği dağınıklığa eşittir.
‫Ve sonra x'in yaşa eşit olmasını istiyoruz ve sonra y'nin kolesterol sütununa eşit olmasını istiyoruz,
‫buradaki ch0l kolesterolün kısaltmasıdır ve sonra C'yi kullanarak onu kapatmak istiyoruz.
‫Yani C, hedef sütuna göre rengin kısaltmasıdır.
‫Yani bir tür dağılım çizmek istiyoruz.
‫Evet, bu mantıklı.
‫Eski kolesterol.
‫Kolesterol.
‫Söylemesi biraz zor bir kelime, yağa bakın ve renk hedeftir.
‫Bakalım neler olacak.
‫Tamam.
‫Yani burada neler olduğunu görebiliyoruz.
‫Duvarda Chao var.
‫Bu mantıklı.
‫X bize pek bir şey göstermiyor ve C bize bunu göstermek için bu renk çubuğunu veriyor.
‫Çünkü Target, bir kişinin kalp hastası olup olmadığına dair sıfır bir değerine sahiptir.
‫Bu sana iyi görünüyor mu?
‫Bana pek iyi görünmedi.
‫Yapmasını istediğimiz şeyi yapıyor.
‫Burada farklı noktalar var.
‫Hedef değer sıfır veya bir ise, ancak bize x ekseninde hiçbir şey göstermez ve bu renkler gerçekten o kadar da harika
‫değildir.
‫Öyleyse işleri biraz düzene sokalım ve bunu yöntemle nasıl yapabiliriz?
‫Yani bu pasta grafiği yöntemi a. k. pandas veri çerçevesinden plot ile doğrudan bir çizim.
‫Şimdi kendi yöntemimizi uygulayalım.
‫Bunu yeniden yaratacağız.
‫Ama eski yöntemi kullanarak.
‫Hadi gidelim.
‫Şekil AX.
‫Bunu daha önce de gördük, alt planları erittik ve figürlerimizin boyutunu ayarlama konusunda biraz pratik yapmak için incir çekirdeğini
‫doldurmayabiliriz.
‫Ve 10/6 diyeceğiz. 10 genişlik ve 6 yükseklik istiyoruz.
‫Bu arada bunlar inç cinsinden.
‫Sanırım 50'den fazla arsa.
‫Şimdi bu, burada yaptığımıza çok benzeyecek.
‫Ama küçük bir fark var.
‫Kartallar gibi dağılın.
‫Harika.
‫Şimdi kopyalayıp yapıştırabiliriz, ancak bunu yapmayacağız
‫çünkü y eşittir chore veya cull kodunu yazma alışkanlığımız var.
‫Bakın, Hedef sütununu renk olarak kullanıyoruz.
‫Son kısım ise balta parametresidir.
‫Yani pandas ile eski yöntemi kullandığımızda, plot fonksiyonu bu ax parametresini alır.
‫Bize deyin ki, Hey, biz eski yöntemi kullanıyoruz ve sizden bu verileri çizmenizi istiyoruz.
‫Bu eksende, yeni oluşturduğumuz eksende.
‫Şimdi bunu x eyleminde görelim, sonuna küçük bir noktalı virgül koyacağız.
‫Çok güzel.
‫Yani yaptığımız şey aynı olay örgüsünü yeniden yaratmak, ama şimdiden biraz daha iyi görünüyor.
‫Bu büyük bir yay çünkü buraya incir boyutu parametresini koyduk ve şimdi X yöntemini
‫geçtiğimiz için artık güzel olarak etiketlenmiş bu yaş sütununa sahibiz.
‫Aslında, buna bir şans verebiliriz ve diyebiliriz ki, Hey, bu incir boyutunu artıralım ve
‫aynı şeyi yapıp yapmadığını görelim ve on altıya gider.
‫Hala X yaş etiketi yok.
‫O yöntemi şimdiden öne geçmeye başladı.
‫Şimdi, yapabileceğimiz şey, X sınırını biraz daha geniş olacak şekilde ayarlamaktır, böylece veri çerçevemizde daha fazla alana sahip olabiliriz.
‫Şimdi bunun neye benzediğine bir göz atalım.
‫O yöntemini kullanıyoruz.
‫Eksene buradan erişebiliriz.
‫Ve unutmayın, eksen sadece üzerinde veri çizdiğimiz bu alandır.
‫Bir haritanın anatomisi, plot lib figürü veya plot ekseni şekline geri dönersek, burası
‫veri eklediğimiz kısımdır.
‫Hepsi bu.
‫O zaman geri dönelim.
‫x nokta kümesi x lim istiyoruz.
‫45, 100 olmak.
‫Daha bakmadan bunun ne işe yaradığını anlayabilir miyiz?
‫Öyleyse X lim.
‫Bir vardiya sekmesi yapabiliriz, ancak bunu bir düşünmenizi istiyorum.
‫Yani x set x lim 45 100.
‫Yani anlamadıysanız sorun değil, shift tab tuşuna basıp okursanız biraz hile yapmış olursunuz, hepsi
‫bu.
‫Çok iyi.
‫Shift Tab'in ne işe yaradığını keşfetmeye başlamak aslında yapılacak iyi bir şey.
‫Ancak bu, X eksenimizin sınırlamalarını şu anda olduğu gibi yaklaşık 50 ila 80 yerine 45 ila 100 olacak
‫şekilde değiştirecektir.
‫Bakalım neler olacak.
‫Gördüğünüz gibi, X sınırını yükselttiğimiz için artık burada çok daha fazla beyaz alan var.
‫Ancak bunu yapmak istemeseydik, bunu yorumlayabilirdik ve bu biraz daha iyi görünürdü.
‫Sadece çok iyi görünmüyorlarsa erişimlerinizin sınırlamalarını nasıl hızlı bir şekilde ayarlayabileceğinize dair
‫bir örnek veriyorum.
‫Ancak bu kütüphane, kullandığınız verilere uygun erişim sınırları oluşturma konusunda genellikle oldukça
‫iyidir.
‫Şimdi, bu arsa tamam, ama kesinlikle daha güzel görünebilirdi.
‫Yani bu siyah beyazı elde etmek biraz zor.
‫Bu renk çubuğu aslında pek bir şey sunmuyor.
‫O yüzden biraz ara verelim.
‫Bir sonraki videoda, bu arsanın biraz daha güzel görünmesini sağlayacağız ve burada daha önce yaptıklarımızı
‫geliştireceğiz.