‫Bienvenido de nuevo al último video, vimos dos formas diferentes de trazar desde el marco de datos de un panda, una
‫con el método de gráfico circular, y creamos este gráfico aquí y luego el otro con el método orientado a
‫objetos.
‫Seré honesto contigo, este no es directamente nuestro método.
‫Lo hemos pasado de alguna manera aquí, pero todavía estamos usando el método de gráfico circular aquí.
‫Pero lo hemos engañado un poco al combinarlo con el método.
‫Entonces, lo que vamos a hacer es recrear esto, pero usando el método orientado a objetos desde cero y luego lo personalizaremos
‫para que se vea un poco más bonito.
‫Empecemos.
‫Crearemos una nueva figura y un nuevo acento.
‫Pondremos aquí nuestro método desde cero y aquí vamos, nuestro método mezclado con el método de gráfico circular.
‫Entonces vamos a trazar subtramas y sabemos que nuestros suspiros son bastante buenos, así que vamos
‫a reutilizar esos 10 seis.
‫Eso fue correcto.
‫Sí.
‫Y luego queremos llamarlo datos, porque eso es parte de nuestro flujo de trabajo matplotlib.
‫Llamaremos figura.
‫Le cambiaremos el nombre para dispersar, iremos a dispersar.
‫Y porque los puntos X se dispersan porque queremos un diagrama de dispersión y vamos a ir a X, que es nuestra columna de
‫edad.
‫Así que queremos tener más de 50 porque recuerde que estamos trabajando con nuestro marco de datos de más de 50 que ahora
‫envejecen y luego nuestra columna Y va a tener más de 50 y lo vamos a tener.
‫Charlotte Cole para el colesterol, y luego queremos colorearlo con más de 50, que es la clave aquí.
‫Lo queremos con la columna de destino.
‫Lo que quiero decir con color, es simplemente cambiar literalmente el color de un punto dependiendo de cuál sea el valor de la columna
‫de destino.
‫Y ahora veamos cómo se ve esto.
‫Bien, genial, estamos empezando a tener algunos colores diferentes aquí.
‫Se ve similar, pero todavía le faltan algunas cosas, como que no sabemos qué es el eje X y no
‫sabemos qué es el eje Y.
‫Pero eso esta bien.
‫Tenemos un método muy flexible aquí porque estamos usando el método orientado a objetos desde cero.
‫Así que ahora lo que vamos a hacer es personalizar y vamos a ir a otro conjunto.
‫Queremos agregar un título.
‫Hermosa.
‫Entonces tienes enfermedades del corazón y niveles de colesterol.
‫Manténgalo agradable y conciso.
‫Y queremos que la etiqueta X sea igual a la edad y lo haremos bien con una etiqueta Y, que es el colesterol.
‫Ahora, podrías poner las unidades aquí.
‫En realidad, no estoy seguro de cuáles son las unidades, colesterol, eso sería algo que tendríamos que buscar.
‫Así que mantendremos que es solo colesterol, bueno y simple por el momento.
‫Y veamos cómo se ve esto.
‫Empiezo a mejorar.
‫Muy bien, vamos a titular ahora que sabemos qué es el eje y y sabemos qué es el eje X, pero
‫no estamos seguros de qué son estos puntos.
‫Derecha.
‫Estos son solo puntos morados y amarillos o ¿de qué color es para ti?
‫Eso es un purpúreo para mí.
‫Entonces, tal vez oops, mira, eso es lo que sucede cuando lo ejecutas sin el punto y coma, obtienes este código de
‫salida.
‫Entonces, tal vez agreguemos una leyenda.
‫Entonces, ¿cómo podemos hacer eso?
‫Tenemos acceso.
‫A eso lo llamamos la leyenda del método de la leyenda.
‫Y luego usaremos esta pequeña estrella, que es como descomprimir todos los valores.
‫Del objetivo de vehículos de marea, agreguemos una leyenda a nuestro eje, que es esta aquí, y esta pequeña estrella dice, oye,
‫toma los valores de la dispersión y descomprime los elementos de la leyenda, que consultará este parámetro de mar aquí y mirar
‫hacia atrás. en este marco de datos e ir a qué valores hay en esto en la columna de
‫destino.
‫Así que obtuvimos unos y ceros y luego se creará la leyenda construida a partir de esos elementos.
‫Así que veámoslo en acción.
‫La colección Path no tiene elementos legendarios de atributos.
‫Mmm.
‫Oh, ahí vamos.
‫Torpy.
‫Hermosa.
‫Entonces, si lo escribe correctamente, eso es lo que va a hacer, solo va a la variable
‫de dispersión, que es lo que hemos creado aquí, y luego encontrará elementos de leyenda, que obtiene de
‫este parámetro de mar, que luego vuelve a mirar a nuestro.
‫Lo pondremos aquí para que podamos ver más de 50 valores objetivo.
‫Verá esta columna de Destino y luego encontrará estos unos y ceros y luego coloreará
‫la leyenda de la misma manera que los valores aquí.
‫Así que ahora esto se ve un poco mejor.
‫El método orientado a objetos desde cero se ve mucho mejor que lo que hemos construido aquí.
‫Así es como hemos hecho algunas líneas más de código aquí.
‫Pero ahora está comenzando a ver cuán personalizable es esta API orientada a objetos.
‫¿Y si quisiéramos agregar algunas cosas más?
‫Bueno, lo hermoso es que podemos hacer eso.
‫¿Qué pasaría si quisiéramos algo así como una línea horizontal a lo largo de aquí para indicar el colesterol promedio?
‫Veamos la documentación, cómo agregar una línea horizontal y una gráfica matplotlib.
‫Matplotlib no accede a la línea de acceso, ¿de acuerdo?
‫¿Qué hará esto?
‫Agrega una línea horizontal a lo largo del eje.
‫Bueno, supongo que eso es lo que queremos hacer.
‫Así que probémoslo.
‫Queremos volver aquí, agregar una línea horizontal.
‫Así que este es el tipo de flujo de trabajo que atravesará.
‫Como si quisieras hacer algo que está perfectamente bien.
‫Lo buscas, vas a la documentación.
‫Y ahora vamos a probar esto.
‫Los ejes no se alinean.
‫Veamos qué pasa, Ax, porque nuestros ejes no cortan cada línea.
‫Maravilloso.
‫Y ahora queremos darle el valor.
‫Así que queremos más de 50 años si cambiamos de pestaña y vemos lo que se necesita, ¿por qué?
‫Entonces necesitamos un eje y.
‫Entonces queremos darle la misma Y aquí.
‫¿Y qué?
‫La columna de colesterol.
‫Sí, hermosa.
‫Y ahora queremos que la línea sea la principal de esa columna.
‫Hermosa.
‫Ahora tenemos una línea recta, pero tal vez uno quería una línea de guiones porque se ve un poco mejor.
‫Tengo estilo de línea.
‫Este es otro de esos argumentos de palabras clave.
‫Así que este de aquí, OG de palabras clave clave, realmente no va a aparecer.
‫En la cadena de dock, tal vez si nos desplazamos hacia abajo, vayamos al estilo de línea, por
‫lo que también podría buscar cómo diseñar la línea de matplotlib.
‫Referencia de estilo de vida, te encuentras con algo como esto, pero en nuestro caso, ahorramos un poco de tiempo, he
‫usado esta línea de guiones antes y eso generalmente se ve bastante bien.
‫Aquí vamos.
‫Hemos agregado una línea horizontal que ahora está empezando a verse mucho, mucho mejor que la que teníamos antes.
‫No estas de acuerdo
‫Bueno, ciertamente lo hago, pero soy un poco parcial porque creé esta trama.
‫Ahora, este es solo otro ejemplo, correcto, de usar un conjunto de datos diferente, de crear su
‫propio gráfico personalizado y luego trabajar con diferentes tipos de datos.
‫Así que tenemos colesterol y luego realmente comenzamos a usar el mapa API de Gotlieb para crear cualquier tipo de gráfico
‫que desee.
‫Ahora, podrías imaginar que podrías crear una subtrama de esto.
‫En realidad, podríamos hacer eso en el siguiente video para crear esto, pero lo trabajaremos con una subtrama para
‫que podamos agregar otra variable del marco de datos y ponerla en una subtrama de esto.
‫Veamos eso en acción.
‫Pero mientras tanto, juega un poco.
‫Tal vez pueda dar un paso adelante y ver si puede crear una subtrama de enfermedades cardíacas y niveles
‫de colesterol con tal vez una enfermedad cardíaca.
‫¿Y cuál es otra columna que podrías usar?
‫Y este se vino abajo, que es el ritmo cardíaco de Mac.
‫Vea lo que puede hacer, creando una subtrama con colesterol y frecuencia cardíaca máxima si quiere que lo acompañe
‫o haga el próximo video.