‫Selamat datang kembali di video terakhir, kita melihat dua cara berbeda untuk membuat plot dari bingkai data panda, satu
‫dengan metode plot pai, dan kami membuat plot ini di sini dan kemudian yang lainnya dengan metode berorientasi
‫objek.
‫Saya akan jujur dengan Anda, ini bukan metode kami secara langsung.
‫Kami telah melewatkannya di sini, tetapi kami masih menggunakan metode plot pai di sini.
‫Tapi kami telah menipunya sedikit dalam menggabungkannya dengan metodenya.
‫Jadi yang akan kita lakukan adalah membuat ulang ini, tetapi menggunakan metode berorientasi objek dari awal dan kemudian kita
‫akan menyesuaikannya agar terlihat sedikit lebih cantik.
‫Ayo mulai.
‫Kami akan membuat sosok baru dan aksen baru.
‫Kami akan memasukkan di sini metode kami dari awal dan sampai di sini, metode kami dicampur dengan metode plot pie.
‫Jadi kita akan membuat subplot dan kita tahu bahwa ini adalah ukuran yang cukup bagus, jadi kita
‫akan menggunakan kembali 10 enam itu.
‫Itu benar.
‫Ya.
‫Dan kemudian kami ingin menyebutnya data, karena itu adalah bagian dari alur kerja matplotlib kami.
‫Kami akan memanggil sosok.
‫Kami akan mengganti namanya menjadi scatter, kami akan pergi scatter.
‫Dan karena titik X menyebar karena kita ingin membuat plot dan kita akan memilih X, yang merupakan kolom umur
‫kita.
‫Jadi kami ingin lebih dari 50 karena ingat kami bekerja dengan lebih dari 50 bingkai data kami sekarang usia
‫dan kemudian kolom Y kami akan menjadi lebih dari 50 dan kami akan memiliki.
‫Charlotte Cole untuk kolesterol, dan kemudian kami ingin mewarnainya dengan lebih dari 50, yang merupakan kuncinya di sini.
‫Kami ingin dengan kolom target.
‫Yang saya maksud dengan warna, itu hanya secara harfiah mengubah warna titik tergantung pada apa nilai kolom
‫target.
‫Dan sekarang mari kita lihat seperti apa ini.
‫Oke, asyik, kita mulai mendapatkan beberapa warna berbeda di sini.
‫Kelihatannya mirip, tetapi masih ada beberapa hal yang hilang seperti kita tidak tahu apa itu sumbu X dan kita tidak
‫tahu apa itu sumbu Y.
‫Tapi tidak apa-apa.
‫Kami memiliki metode yang sangat fleksibel di sini karena kami menggunakan metode berorientasi objek dari awal.
‫Jadi sekarang apa yang akan kita lakukan adalah menyesuaikan dan kita akan pergi ke set axton.
‫Kami ingin menambahkan judul.
‫Cantik.
‫Jadi Anda punya penyakit jantung dan kadar kolesterol.
‫Tetap bagus dan ringkas.
‫Dan kami ingin label X sama dengan usia dan kami akan cocok dengan label Y, yaitu kolesterol.
‫Sekarang, Anda bisa meletakkan unit di sini.
‫Saya tidak benar-benar yakin apa satuannya, kolesterol, itu akan menjadi sesuatu yang harus kita cari.
‫Jadi kami hanya akan menyimpan yang hanya kolesterol, bagus dan sederhana untuk saat ini.
‫Dan mari kita lihat seperti apa ini.
‫Saya mulai membaik.
‫Baiklah, jadi kita akan memberi judul sekarang kita tahu apa itu sumbu y dan kita tahu apa itu sumbu
‫X, tapi kita tidak yakin apa titik-titik ini.
‫Benar.
‫Ini hanya titik-titik ungu dan kuning atau apa warna untuk Anda?
‫Itu ungu keunguan bagiku.
‫Jadi mungkin kita oops, lihat, itulah yang terjadi ketika Anda menjalankannya tanpa titik koma, Anda mendapatkan keluaran kode
‫ini.
‫Jadi mungkin kita menambahkan legenda.
‫Jadi bagaimana kita bisa melakukan itu?
‫Kami mendapat akses.
‫Kami menyebutnya legenda metode legenda.
‫Dan kemudian kita akan menggunakan bintang kecil ini, yang seperti membongkar semua nilai.
‫Dari target kendaraan pasang surut, mari tambahkan legenda ke sumbu kita, yang ini di sini, dan bintang kecil
‫ini berkata, hei, ambil nilai dari pencar dan buka paket elemen legenda, yang akan menanyakan parameter laut ini di
‫sini dan lihat kembali di bingkai data ini dan lihat nilai apa yang ada di kolom target.
‫Jadi kita mendapatkan satu dan nol dan kemudian akan menciptakan legenda yang dibangun dari elemen-elemen itu.
‫Jadi mari kita lihat aksinya.
‫Koleksi jalur tidak memiliki elemen legenda atribut.
‫Hmm.
‫Oh, begitulah.
‫Torpi.
‫Cantik.
‫Jadi jika Anda mengetiknya dengan benar, itulah yang akan dilakukannya, ia hanya masuk ke variabel
‫pencar, yang telah kita buat di sini, dan kemudian ia akan menemukan elemen legenda, yang didapatnya
‫dari parameter laut ini, yang kemudian terlihat kembali ke kami.
‫Kami akan meletakkannya di sini sehingga kami dapat melihat lebih dari 50 nilai target.
‫Ini akan melihat kolom Target ini dan kemudian menemukan bahwa ini dan nol dan
‫kemudian akan mewarnai legenda sama dengan nilai di sini.
‫Jadi sekarang ini terlihat sedikit lebih baik.
‫Metode berorientasi objek dari awal terlihat jauh lebih baik daripada yang kami buat di sini.
‫Ini adalah bagaimana kami telah melakukan beberapa baris kode lagi di sini.
‫Tetapi sekarang Anda mulai melihat seberapa dapat disesuaikannya API berorientasi objek ini.
‫Bagaimana jika kita ingin menambahkan beberapa hal lagi?
‫Nah, hal yang indah adalah kita bisa melakukan itu.
‫Bagaimana jika kita menginginkan sesuatu seperti garis horizontal di sini untuk menunjukkan kolesterol rata-rata?
‫Mari kita lihat dokumentasi, cara menambahkan garis horizontal dan plot matplotlib.
‫Matplotlib tidak mengakses jalur akses, oke?
‫Apa yang akan dilakukan ini?
‫Tambahkan garis horizontal melintasi sumbu.
‫Yah, kurasa itulah yang ingin kita lakukan.
‫Jadi mari kita mencobanya.
‫Kami ingin kembali ke atas sini, tambahkan garis horizontal.
‫Jadi ini adalah jenis alur kerja yang akan Anda lalui.
‫Seperti jika Anda ingin melakukan sesuatu yang baik-baik saja.
‫Anda mencarinya, Anda pergi ke dokumentasi.
‫Dan sekarang kita akan mencoba ini.
‫Sumbu tidak garis kapak.
‫Mari kita lihat apa yang terjadi, Axe, karena ini kapak kita jangan kapak setiap baris.
‫Luar biasa.
‫Dan sekarang kami ingin memberikan nilai.
‫Jadi kami ingin lebih dari 50 tahun jika kami beralih tab dan melihat apa yang diperlukan, mengapa?
‫Jadi kita membutuhkan sumbu y.
‫Jadi kami ingin memberikan Y yang sama di sini.
‫Terus?
‫Kolom kolesterol.
‫Ya, cantik.
‫Dan sekarang kita ingin garis menjadi yang utama dari kolom itu.
‫Cantik.
‫Sekarang kita memiliki garis lurus, tetapi mungkin seseorang menginginkan garis putus-putus karena itu terlihat sedikit lebih baik.
‫Aku punya gaya garis.
‫Jadi ini adalah salah satu dari argumen kata kunci tersebut.
‫Jadi yang ini, kata kunci kunci OG, itu tidak akan benar-benar muncul.
‫Di string dock, mungkin jika kita menggulir ke bawah sana kita pergi ke gaya garis,
‫jadi Anda juga bisa mencari cara menata garis matplotlib.
‫Referensi gaya hidup, Anda menemukan sesuatu seperti ini, tetapi dalam kasus kami, kami menghemat sedikit waktu, saya telah
‫menggunakan garis putus-putus ini sebelumnya dan itu biasanya terlihat cukup bagus.
‫Di sana kita pergi.
‫Kami telah menambahkan garis horizontal sekarang yang mulai terlihat jauh, jauh lebih baik daripada yang kami miliki sebelumnya.
‫Apakah Anda tidak setuju?
‫Ya, tentu saja, tapi saya agak bias karena saya yang membuat plot ini.
‫Sekarang, ini hanyalah contoh lain, benar, menggunakan kumpulan data yang berbeda, membuat plot kustom
‫Anda sendiri dan kemudian bekerja dengan berbagai jenis data.
‫Jadi kita punya kolesterol dan kemudian benar-benar mulai menggunakan peta Gotlieb API untuk membuat plot apa pun yang
‫Anda inginkan.
‫Sekarang, Anda bisa membayangkan Anda bisa membuat subplot ini.
‫Kita mungkin benar-benar melakukannya di video berikutnya adalah membuat ini, tetapi kita akan mengerjakannya dengan subplot sehingga
‫kita dapat menambahkan variabel lain dari bingkai data dan memasukkannya ke dalam subplot ini.
‫Jadi mari kita lihat itu dalam tindakan.
‫Tapi sementara itu, bermainlah sedikit.
‫Mungkin Anda dapat mengambil langkah maju dan melihat apakah Anda dapat membuat subplot penyakit jantung
‫dan kadar kolesterol dengan kemungkinan penyakit jantung.
‫Dan kolom apa lagi yang bisa Anda gunakan?
‫Dan yang ini berantakan, yaitu detak jantung Mac.
‫Lihat apa yang dapat Anda lakukan, membuat subplot dengan kolesterol dan detak jantung maksimal jika Anda ingin saya ikut dengan Anda atau
‫lakukan itu di video berikutnya.