‫Alles klar, wir haben also gesehen, wie man einen ziemlich komplexen Plot erstellt, aber in Bezug auf die Anpassung haben wir
‫die eingestellten Parameter und den Titel und das X-Label und das Y-Label verglast oder nicht.
‫Was wir jetzt also tun werden, ist die Anpassung von Plots etwas genauer zu betrachten.
‫Und am Ende dieses Videos, vielleicht im nächsten Video, werden wir diese Handlung replizieren oder in etwas verwandeln, das genau
‫so aussieht, wie wir es hier haben.
‫Die Daten sind also immer noch die gleichen.
‫Aber Sie können sehen, dass es einen anderen Stil in Bezug auf die Farblinie gibt.
‫Und nur der Text ist ein bisschen anders, die Schriftart, die Achsen und ein bisschen anders.
‫Kommen wir also dazu.
‫ICH.
‫Wir werden uns also zuerst einige verschiedene Stile von Matplotlib ansehen.
‫Das Schöne an Matplotlib ist also, dass einer der anderen anpassbaren Parameter der von Ihnen verwendete Plotstil
‫ist.
‫Wenn die Standardeinstellung, die wir jetzt verwenden, nicht ganz so aussieht, wie Sie es
‫möchten.
‫Sie können andere verschiedene Stile ausprobieren.
‫Also lass uns hier runter gehen.
‫Erstellen Sie einen kleinen Abschnitt, in dem Sie den Matplotlib-Plot anpassen und stilvoll werden.
‫Ja, das werden wir tun.
‫Wir werden stylisch.
‫Sehen Sie sich die verschiedenen verfügbaren Stile an.
‫Was dies tun wird, ist, wenn wir PLT Dot style available aufrufen, es wird uns sagen, welche
‫Art von Stilen MATPLOTLIB derzeit standardmäßig zur Verfügung hat, indem wir einfach matplotlib ganz oben
‫importieren.
‫Wir verwenden den Standardstil.
‫Aber wie Sie sehen, gibt es ungefähr 20 andere Stile.
‫Das können Sie verwenden, also lassen Sie uns einige davon ausprobieren, aber erinnern Sie uns zuerst daran, wie der
‫Standardstil aussieht.
‫Auf diese Weise können wir vergleichen und sehen, welches uns am besten gefällt, denn ich habe einige davon ausprobiert und
‫weiß irgendwie, welche mir gefallen.
‫Aber auch hier kommt es auf die persönlichen Vorlieben an, welche Art von Stil Sie verwenden möchten.
‫Dies ist also ein Standardstil, wir zeichnen den Autoverkaufsdatenrahmen, den wir jetzt ein paar Mal gesehen haben.
‫Also Autoverkäufe, die unseren Autoverkauf, Autoverkauf-Datenrahmenbericht anführen, die Preisspalte hat ein schönes Liniendiagramm.
‫Und das ist für sich genommen schon ziemlich gut.
‫Schauen wir also mal rein.
‫Vielleicht möchten wir den PLT-Punktstil, die Punktverwendung verwenden, und ich werde das weiße Seabourne-Raster wählen.
‫Mal sehen, wie das aussieht, wir geben das in Seabourne White Grid ein, wunderbar, damit wird
‫der Matplotlib-Stil intern aktualisiert.
‫Wenn wir also dasselbe Diagramm aufrufen, das wir vor dem Preisdiagramm gemacht haben, setzen Sie ein Semikolon am Ende, und sehen Sie, wie es jetzt etwas
‫anders aussieht.
‫Wir haben hier einige Gitterlinien.
‫Wir haben hier eine kleine Lücke.
‫Vielleicht ist das Limit des Access für die Y-Achse etwas höher.
‫Im Allgemeinen ist der Matplotlib-Standardstil jetzt der gleiche, und Sie könnten denken, dass der Matplotlib-Standardstil perfekt für Ihre
‫Knie ist und das ist in Ordnung.
‫Wir gehen diese verschiedenen Stile durch, richtig.
‫Weil ich möchte, dass Sie verstehen, wie anpassbar diese Plots sind.
‫Versuchen wir es mit einem anderen Plot, Punktstil, Punktverwendung.
‫Und diesmal könnten wir einfach die Standard-Seabourne verwenden.
‫Also wenn wir hier hoch gehen.
‫Seabourne jetzt allein Seabourne ist eine weitere mühselige Bibliothek, die auf Matplotlib basiert,
‫und jetzt gehen wir zum Autoverkaufspreis.
‫Brunnen.
‫Plott.
‫Wunderbar.
‫Also jetzt ein bisschen anders.
‫Das ist also ein weißes Raster, also haben wir einen weißen Hintergrund, der irgendwie Sinn macht.
‫Aber der Standardstil von Seabourn hat diesen grauen Hintergrund.
‫Aber auch hier zeichnen wir immer noch genau die gleichen Daten, mischen nur den Stil, mischen die Farben.
‫Warum versuchen wir es nicht mit einer anderen Art von Handlung oder haben Autoverkäufe einen Punktplot gemacht, jetzt, wo der Stil auf Seabourne gesetzt ist?
‫Wie wäre es, wenn wir den Kilometerzähler überprüfen?
‫K. M. Und dann gehen wir Kilometerzähler versus Preis.
‫Wir haben diese Handlung schon einmal irgendwo gesehen.
‫Kind gleich macht es zu einem Streudiagramm.
‫Na, bitte.
‫Es unterscheidet sich ein wenig vom ursprünglichen Streudiagramm, das wir zuvor gesehen haben, dieses sieht für Sie möglicherweise
‫etwas besser aus.
‫Ich persönlich bevorzuge.
‫Der Seabourn-Stil, also kann ich diese Codezeile ausführen, wenn ich ein neues Notebook starte, also ganz oben
‫unter meinen Matplotlib-Importen ausführen, nur um sicherzustellen, dass alle meine Plots im Seabourn-Stil sind.
‫Also speichern wir das dort.
‫Das ist eine weitere gute Angewohnheit, die Sie einfach mit Ihren Notebooks ab und zu auf Befehl oder
‫Kontrolle drücken.
‫Und wir könnten einen weiteren Plot nur für den Plotstil zum Glück verwenden.
‫Dieses Mal verwenden wir Plot, der hier oben ist.
‫Plot ist ein anderer Stil.
‫Und was erhöht die Preiskurve wieder die Handlung?
‫Da gehst du.
‫Jetzt haben wir also etwas anderes, vielleicht ein cremiges Grau, ich weiß nicht, wie Sie diese Farbe beschreiben
‫würden, aber die Linie ist definitiv in Rot geändert.
‫Wie Sie sehen können, enthält Seabourne standardmäßig einige Achsentitel, während diese diese nicht haben.
‫OK, das sind jetzt ein paar süß aussehende Plots und jetzt haben wir gesehen, wie wir den Stil ändern können.
‫Wie wäre es mit den Titeln, der Legende, den Access's, wie dieser hat keine, sondern nur Nummern
‫auf beiden Access's.
‫Wenn eine Handlung mehr sagt als tausend Worte, kann es nicht schaden, ein paar mehr hinzuzufügen.
‫Richtig?
‫Also machen wir das.
‫Wir gehen, wir erstellen ein paar Dummy-Daten, erstellen ein paar Daten, die X gleich sind.
‫Wir haben das schon einmal gesehen.
‫Nanpa zügelte.
‫Und wir gehen 10 für.
‫Na, bitte.
‫Wir haben eine Reihe, sie sind wunderbar.
‫Das packen wir jetzt in einen Datenrahmen.
‫Wir haben bereits einen solchen Datenrahmen erstellt, aber wir werden nur einige der Dinge, die wir bereits
‫gemacht haben, üben, üben, üben und überarbeiten.
‫Auf diese Weise versinken sie etwas mehr im Gedächtnis.
‫Sehen Sie diese?
‫Wunderbar.
‫Dies sollte uns nun einen Datenrahmen geben.
‫Ja.
‫Vier Spalten, zehn Reihen mit einigen Zufallszahlen.
‫Wunderschönen.
‫Und jetzt werden wir eine einfache Handlung erstellen.
‫Jetzt das.
‫Wir werden eine Pipeline-API verwenden, weil wir nur schnell ein Diagramm erstellen möchten.
‫Wenn Sie etwas Tieferes erstellen möchten, wie wir es hier getan haben.
‫Ich war da.
‫Sie würden wahrscheinlich eine objektorientierte API verwenden.
‫Aber da wir im Moment einige schnelle und schmutzige Plots erstellen, verwenden wir einfach den Plot direkt aus
‫dem Datenrahmen des Pandas mit der Pipeline-API.
‫So nett ist gleich bar.
‫Und dann schauen wir uns den Typ X an.
‫Wunderschönen.
‫Dies ist also ein Balkendiagramm, das wir hier direkt aus diesem Datenrahmen erstellt haben.
‫Wir haben einige negative und positive Werte, unterschiedliche Farben für die verschiedenen Spalten.
‫Das macht alles Sinn.
‫Und jetzt werden wir unseren Plot anpassen.
‫Mit dieser Set-Methode haben wir also X, um es in X umzuschreiben, damit wir alles
‫in einem Zelltod-Plot sehen können.
‫Und jetzt wollen wir einige Labels und einen Titel hinzufügen, also wollen wir X setzen und wir haben den Titel.
‫Wie Sie sich wahrscheinlich vorstellen können, wird hierdurch der Titel Random Bar Graph from Data Frame festgelegt.
‫Wunderbar.
‫Ich habe Graff schrecklich geschrieben.
‫Ist schon okay.
‫Na, bitte.
‫Und innerhalb dieses Sets gibt es hier einige Parameter.
‫Wir haben also die Registerkarte Go shift, auf der wir das Schlüsselwort verschieben werden.
‫Das ist also wahrscheinlich ein anderer.
‫Sie möchten wahrscheinlich in der Dokumentation nachsehen, um all die verschiedenen Arten von Anpassungen herauszufinden, die Sie
‫hinzufügen können.
‫Aber wir werden nur die wichtigsten durchgehen, nämlich Titel-X-Label und Y-Label.
‫Sie haben das Minimum angegeben, das Sie für jedes Diagramm
‫oder jede Figur haben möchten, die Sie erstellen.
‫Es gibt keine zufälligen, keine einfachen Titel.
‫Und dann machen wir die Legende sichtbar.
‫Dies ist nun etwas verwirrend, da die Legende bereits sichtbar ist.
‫Aber wenn es nicht sichtbar war, haben einige Grundstücke bereits eine Legende eingebaut.
‫Sie können also genau diesen Legendenpunktsatz mit visible verwenden und dann set visible auf true setzen, was sich nicht wirklich ändert,
‫da er bereits sichtbar ist.
‫Aber mal sehen was passiert.
‫Was haben wir hier?
‫Access Point hat keinen Eigenschaftstitel.
‫Ach, noch ein Tippfehler.
‫Na, bitte.
‫Wunderbar.
‫Jetzt haben wir also genau das gleiche Diagramm wie hier oben, aber jetzt haben wir nur eine Set-Methode verwendet,
‫um eine Achsenbeschriftung auf den Y- und den X- und A-Toddles hinzuzufügen.
‫Und das sieht gerade dort viel kommunikativer aus.
‫Alles klar, was ist, wenn der Stil, den wir verwenden, nicht ganz zu der Handlung passt, die wir machen wollen?
‫Das werden wir uns wahrscheinlich ansehen, das nächste Video wird den Stil innerhalb eines festgelegten Stils ändern.
‫Wenn das also etwas verwirrend klingt, keine Sorge, wir gehen es im nächsten Video durch.
‫Aber in der Zwischenzeit versuchen Sie, einige Ihrer eigenen Plots zu erstellen, verwenden Sie den Plotstil und wählen Sie einen aus dieser Liste aus, und
‫Sie bekommen ein Gefühl dafür, wie die verschiedenen Stile aussehen.
‫Mein persönlicher Favorit ist wahrscheinlich Seabourne oder Seabourne White Greyed.
‫Seabourne hat hier unten im Allgemeinen nur einige großartige Styles.
‫Gut, machen wir eine kleine Pause.
‫Richtig.
‫Etwas benutzerdefinierter Code und wir sehen uns in Kürze.