‫Welkom terug bij de laatste video. We hebben twee verschillende manieren gezien om te plotten vanuit het dataframe van een
‫panda, één met de taartplotmethode, en we hebben deze plot hier gemaakt en de andere met de objectgeoriënteerde
‫methode.
‫Ik zal eerlijk zijn, dit is niet direct onze methode.
‫We hebben het hier een beetje doorgegeven, maar we gebruiken hier nog steeds de taartplotmethode.
‫Maar we hebben het een beetje voor de gek gehouden door het te combineren met de methode.
‫Dus wat we gaan doen, is dit opnieuw maken, maar met de objectgeoriënteerde methode helemaal opnieuw en dan gaan we het aanpassen
‫om het er wat mooier uit te laten zien.
‫Laten we beginnen.
‫We maken een nieuw figuur en een nieuw accent.
‫We zullen hier onze methode helemaal opnieuw invoeren en hier gaan we, onze methode gemengd met de taartplotmethode.
‫Dus dan gaan we subplots plotten en we weten dat dit een behoorlijk goede maat is, dus we
‫gaan die 10 zes opnieuw gebruiken.
‫Dat klopte.
‫Ja.
‫En dan willen we het de data noemen, want dat maakt deel uit van onze matplotlib-workflow.
‫We bellen de figuur.
‫We zullen het hernoemen naar scatter, we gaan scatter.
‫En omdat X-punten verstrooien omdat we een scatterplot willen en we gaan naar X, wat onze leeftijdskolom
‫is.
‫Dus we willen meer dan 50, want onthoud dat we werken met ons gegevensframe van meer dan 50 jaar oud
‫en dan zal onze Y-kolom meer dan 50 zijn en dat zullen we hebben.
‫Charlotte Cole voor cholesterol, en dan willen we het kleuren met meer dan 50, wat hier de sleutel is.
‫We willen het doen met de doelkolom.
‫Wat ik bedoel met kleur, het is gewoon letterlijk de kleur van een punt veranderen, afhankelijk van wat de doelkolomwaarde
‫is.
‫En laten we nu eens kijken hoe dit eruit ziet.
‫OK, groovy, we beginnen hier een paar verschillende kleuren te krijgen.
‫Het lijkt op elkaar, maar er ontbreken nog een paar dingen, zoals we weten niet wat de X-as is en we
‫weten niet wat de Y-as is.
‫Maar dat is oke.
‫We hebben hier een zeer flexibele methode omdat we de objectgeoriënteerde methode helemaal opnieuw gebruiken.
‫Dus wat we nu gaan doen is aanpassen en we gaan axton set.
‫We willen een titel toevoegen.
‫Mooi.
‫Dus je hebt hartaandoeningen en cholesterolwaarden.
‫Houd het mooi en beknopt.
‫En we willen dat het X-label gelijk is aan leeftijd en we zullen het goed doen bij een Y-label, dat is cholesterol.
‫Nu, je zou de eenheden hier kunnen plaatsen.
‫Ik weet eigenlijk niet zeker wat de eenheden zijn, cholesterol, dat zouden we moeten opzoeken.
‫Dus we houden het voorlopig maar op cholesterol, lekker simpel.
‫En laten we eens kijken hoe dit eruit ziet.
‫Ik begin beter te worden.
‫Oké, dus we gaan een titel geven nu we weten wat de y-as is en we weten wat de X-as is,
‫maar we weten niet zeker wat deze punten zijn.
‫Rechts.
‫Dit zijn gewoon paarse en gele stippen of welke kleur is dat voor jou?
‫Dat is voor mij paars paars.
‫Dus misschien oeps, kijk, dat is wat er gebeurt als je het uitvoert zonder de puntkomma, je krijgt deze
‫code-uitvoer.
‫Dus misschien voegen we een legende toe.
‫Dus hoe kunnen we dat doen?
‫We hebben toegang.
‫We noemen dat de legendemethode legende.
‫En dan gaan we deze kleine ster gebruiken, wat een beetje lijkt op het uitpakken van alle waarden.
‫Van het doelwit van getijdenvoertuigen, laten we een legende toevoegen aan onze as, die hier is, en deze
‫kleine ster zegt, hey, pak de waarden van scatter en pak de legende-elementen uit, die deze zeeparameter hier gaan
‫opvragen en terugkijken omhoog bij dit dataframe en ga welke waarden hierin staan in de doelkolom.
‫Dus we hebben enen en nullen en dan gaat het de legende creëren die uit die elementen is opgebouwd.
‫Dus laten we het in actie zien.
‫Padverzameling heeft geen attribuutlegen-elementen.
‫Hm.
‫O, daar gaan we.
‫Torpy.
‫Mooi.
‫Dus als je het goed typt, is dat wat het gaat doen, het gaat gewoon naar
‫de scatter-variabele, die we hier hebben gemaakt, en dan gaat het een legende-element vinden, dat het krijgt
‫van deze zeeparameter, die het dan terugkijkt in de onze.
‫We plaatsen het hier zodat we meer dan 50 doelwaarden kunnen zien.
‫Het gaat naar deze Doelkolom kijken en dan ontdekken dat deze enen en nullen en dan
‫gaat het de legenda hetzelfde kleuren als de waarden hier.
‫Dit ziet er nu dus al wat beter uit.
‫De objectgeoriënteerde methode ziet er veel beter uit dan wat we hier hebben gebouwd.
‫Dit is hoe we hier nog een paar regels code hebben gedaan.
‫Maar nu begin je te zien hoe aanpasbaar deze objectgeoriënteerde API is.
‫Wat als we nog een paar dingen wilden toevoegen?
‫Het mooie is dat we dat kunnen.
‫Wat als we hier iets als een horizontale lijn willen hebben om het gemiddelde cholesterol aan te geven?
‫Laten we eens kijken naar de documentatie, hoe een horizontale lijn en matplotlib-plot toe te voegen.
‫Matplotlib heeft geen toegang tot de toegangslijn, oké?
‫Wat zal dit doen?
‫Voeg een horizontale lijn over de as toe.
‫Nou, ik denk dat dat is wat we willen doen.
‫Dus laten we het proberen.
‫We willen hier terug naar boven, een horizontale lijn toevoegen.
‫Dit is dus het soort workflow dat u zult doorlopen.
‫Alsof je iets wilt doen dat prima is.
‫Je zoekt het op, je gaat naar de documentatie.
‫En nu gaan we dit uitproberen.
‫Bijlen geen bijl lijn.
‫Laten we eens kijken wat er gebeurt, Axe, want dit is dat onze assen niet elke lijn bijl.
‫Prachtig.
‫En nu willen we het de waarde geven.
‫Dus we willen meer dan 50 jaar als we gaan shiften en kijken wat er voor nodig is, waarom?
‫We hebben dus een y-as nodig.
‫Dus we willen het hier dezelfde Y geven.
‫Nou en?
‫De cholesterolkolom.
‫Ja, mooi.
‫En nu willen we dat de regel de hoofdlijn van die kolom wordt.
‫Mooi.
‫Nu hebben we een rechte lijn, maar misschien wilde iemand een streepjeslijn omdat dat er wat beter uitziet.
‫Ik heb lijnstijl.
‫Dit is dus weer een van die trefwoordargumenten.
‫Dus deze hier, sleutelwoord OG's, zal niet echt verschijnen.
‫In de dock-tekenreeks, misschien als we daar naar beneden scrollen, gaan we lijnstijl, dus je
‫kunt ook gewoon opzoeken hoe je de matplotlib-lijn kunt stylen.
‫Lifestyle-referentie, je komt zoiets tegen, maar in ons geval besparen we wat tijd, ik heb deze streepjeslijn
‫eerder gebruikt en dat ziet er meestal best goed uit.
‫Daar gaan we.
‫We hebben nu een horizontale lijn toegevoegd die er veel, veel beter uit begint te zien dan wat we eerder hadden.
‫Ben je het er niet mee eens?
‫Nou, dat doe ik zeker, maar ik ben een beetje bevooroordeeld omdat ik dit plot heb gemaakt.
‫Dit is gewoon weer een voorbeeld van het gebruik van een andere dataset, van het maken van
‫uw eigen aangepaste plot en het werken met verschillende soorten gegevens.
‫Dus we hebben cholesterol en beginnen dan echt de kaart Gotlieb API te gebruiken om wat voor soort plot dan ook
‫te maken.
‫Je zou je kunnen voorstellen dat je hier een subplot van zou kunnen maken.
‫We zouden dat in de volgende video kunnen doen door dit te maken, maar we zullen het in een subplot verwerken,
‫zodat we een andere variabele uit het dataframe kunnen toevoegen en deze in een subplot hiervan kunnen plaatsen.
‫Dus laten we dat in actie zien.
‫Maar in de tussentijd een beetje spelen.
‫Misschien kun je een stap verder gaan en kijken of je een subplot kunt maken
‫van hartaandoeningen en cholesterolwaarden met misschien hartaandoeningen.
‫En wat is nog een kolom die je zou kunnen gebruiken?
‫En deze viel uit elkaar, wat de hartslag van Mac is.
‫Kijk wat je kunt doen, maak een subplot met cholesterol en maximale hartslag als je wilt dat ik met je meega
‫of die volgende video maak.