‫Baiklah, jadi kita telah melihat cara membuat plot yang cukup rumit, tetapi dalam hal kustomisasi, kita telah melihat beberapa
‫parameter dan judul yang ditetapkan dan label X dan label Y atau tidak.
‫Jadi apa yang akan kita lakukan sekarang adalah melihat kustomisasi plot sedikit lebih mendalam.
‫Dan di akhir video ini, mungkin video berikutnya, kita akan mereplikasi atau mengubah plot ini menjadi sesuatu yang
‫persis seperti yang kita miliki di sini.
‫Jadi datanya masih sama.
‫Tetapi Anda dapat melihat bahwa ada gaya yang berbeda dalam hal garis warna.
‫Dan hanya teksnya yang sedikit berbeda, font, sumbu dan sedikit berbeda.
‫Jadi mari kita masuk ke dalamnya.
‫SAYA.
‫Jadi apa yang akan kita lakukan pertama adalah melihat beberapa gaya matplotlib yang berbeda, jadi
‫hal yang indah tentang matplotlib adalah, sekali lagi, salah satu parameter yang dapat disesuaikan lainnya adalah gaya plot yang Anda
‫gunakan.
‫Jadi jika yang default, yang sedang kami gunakan sekarang, tidak terlihat seperti yang Anda
‫inginkan.
‫Anda dapat mencoba gaya lain yang berbeda.
‫Jadi mari kita turun di sini.
‫Buat bagian kecil yang menyesuaikan plot matplotlib dan menjadi bergaya.
‫Ya, itulah yang akan kita lakukan.
‫Kami semakin bergaya.
‫Lihat berbagai gaya yang tersedia.
‫Sekarang, apa yang akan dilakukan adalah jika kita menyebut gaya PLT Dot tersedia, ini akan memberi tahu kita jenis
‫gaya apa yang MAPLOTLIB telah tersedia untuk kita sekarang secara default, dengan hanya mengimpor matplotlib tepat di
‫atas.
‫Kami menggunakan gaya default.
‫Tapi seperti yang Anda lihat, ada sekitar 20 gaya lainnya.
‫Itu dapat Anda gunakan, jadi mari kita coba beberapa di antaranya, tetapi pertama-tama ingatkan diri kita sendiri seperti apa gaya
‫default itu.
‫Dengan begitu kita bisa membandingkan dan melihat mana yang paling kita sukai, karena saya sudah mencoba beberapa di antaranya dan saya
‫tahu mana yang saya suka.
‫Tetapi sekali lagi, itu akan tergantung pada preferensi pribadi tentang jenis gaya apa yang ingin Anda gunakan.
‫Jadi ini adalah gaya default, kami sedang merencanakan kerangka data penjualan mobil yang telah kami lihat beberapa kali sekarang.
‫Jadi penjualan mobil yang memimpin penjualan mobil ini, laporan bingkai data penjualan mobil, kolom harga mendapat grafik garis yang
‫indah.
‫Dan sekarang itu cukup bagus dengan sendirinya.
‫Jadi mari kita lihat.
‫Mungkin kita ingin menggunakan PLT dot style, dot use, dan saya akan memilih grid putih seabourne.
‫Mari kita lihat seperti apa, kita akan mengetiknya di Seabourne White Grid, bagus, jadi itu akan
‫memperbarui gaya matplotlib secara internal.
‫Jadi jika kita menyebut plot yang sama yang kita lakukan sebelum plot harga, letakkan titik koma di akhir, lihat tampilannya sedikit
‫berbeda sekarang.
‫Kami punya beberapa garis grid di sini.
‫Kami punya sedikit celah di sini.
‫Mungkin batas Access sedikit lebih tinggi untuk sumbu Y.
‫Secara umum sama dengan gaya matplotlib default sekarang, dan Anda mungkin berpikir bahwa gaya default matplotlib sangat cocok
‫untuk lutut Anda dan tidak apa-apa.
‫Kita akan melalui gaya yang berbeda ini, benar.
‫Karena saya ingin Anda memahami betapa dapat disesuaikannya plot-plot ini.
‫Mari kita coba plot lain, dot style, dot use.
‫Dan kali ini kita mungkin hanya menggunakan seabourne default.
‫Jadi jika kita naik ke sini.
‫Seabourne sendiri sekarang Seabourne adalah perpustakaan lamban lain yang dibangun dari matplotlib, dan
‫sekarang kita akan membahas harga jual mobil.
‫Sehat.
‫plot
‫Luar biasa.
‫Jadi sekarang agak sedikit berbeda.
‫Jadi ini adalah kotak putih, jadi kami memiliki latar belakang putih yang masuk akal.
‫Tetapi jenis gaya Seabourn default memiliki latar belakang abu-abu ini.
‫Tapi sekali lagi, kami masih merencanakan data yang sama persis, hanya mencampur gaya, mencampur warna.
‫Mengapa kita tidak mencoba plot lain atau melakukan dot plot penjualan mobil sekarang karena gayanya diatur ke Seabourne?
‫Bagaimana kalau kita periksa odometernya?
‫K M. Dan kemudian mari kita pergi odometer versus harga.
‫Kami telah melihat plot ini di suatu tempat sebelumnya.
‫Jenis yang sama akan membuatnya menjadi scatterplot.
‫Di sana kita pergi.
‫Ini sedikit berbeda dengan scatterplot asli yang telah kita lihat sebelumnya, yang ini mungkin terlihat sedikit lebih baik
‫untuk Anda.
‫Saya pribadi lebih suka.
‫Gaya Seabourn, jadi saya mungkin menjalankan baris kode ini ketika saya memulai notebook baru, jadi jalankan tepat di
‫atas di bawah impor matplotlib saya hanya untuk memastikan semua plot saya dalam gaya seabourne.
‫Jadi kami akan menyimpannya di sana.
‫Itu kebiasaan baik lainnya untuk dilakukan, cukup sering menekan perintah atau kontrol dengan buku catatan
‫Anda.
‫Dan kita mungkin menggunakan satu plot lagi hanya untuk gaya plot keberuntungan.
‫Kali ini kita akan menggunakan plot, yang ada di atas sini.
‫Plot adalah jenis gaya yang berbeda.
‫Dan jadi apa grafik harga lagi naik plot?
‫Ini dia.
‫Jadi sekarang kita punya sedikit perbedaan mungkin abu-abu krem, saya tidak tahu bagaimana Anda menggambarkan
‫warna itu, tapi garisnya pasti berubah menjadi merah.
‫Seperti yang Anda lihat, jenis Seabourne hadir dengan beberapa judul sumbu secara default, sedangkan ini tidak memilikinya.
‫Oke, sekarang ini adalah beberapa plot yang terlihat manis dan sekarang kita telah melihat bagaimana mengubah gayanya.
‫Bagaimana dengan judul, legenda, Access, seperti ini tidak ada hanya memiliki nomor di
‫kedua akses.
‫Jika sebuah plot bernilai seribu kata, menambahkan beberapa kata lagi tidak ada salahnya.
‫Benar?
‫Jadi mari kita lakukan itu.
‫Kami akan pergi kami akan membuat beberapa data dummy, membuat beberapa data X sama.
‫Kami telah melihat ini sebelumnya.
‫Nanpa mengekang.
‫Dan kita akan pergi 10 untuk.
‫Di sana kita pergi.
‫Kami punya array, mereka luar biasa.
‫Sekarang, kita akan memasukkannya ke dalam bingkai data.
‫Kami telah membuat kerangka data seperti ini sebelumnya, tetapi kami hanya akan berlatih, berlatih, berlatih, mengerjakan
‫ulang beberapa hal yang telah kami lakukan.
‫Dengan begitu, mereka mulai lebih tenggelam dalam ingatan.
‫Lihat ini?
‫Luar biasa.
‫Sekarang, ini akan memberi kita bingkai data.
‫Ya.
‫Empat kolom, sepuluh baris dari beberapa angka acak.
‫Cantik.
‫Dan sekarang kita akan membuat plot sederhana.
‫Sekarang ini.
‫Kami akan menggunakan API pipa karena kami hanya ingin membuat plot dengan cepat.
‫Jika Anda ingin membuat sesuatu yang lebih mendalam seperti yang telah kami lakukan di sini.
‫aku ada di sana.
‫Anda mungkin akan menggunakan API berorientasi objek.
‫Tetapi karena kami sedang melakukan beberapa plot cepat dan kotor saat ini, kami hanya akan menggunakan plot langsung
‫dari bingkai data panda dengan API pipa.
‫Jadi baik sama dengan bar.
‫Dan kemudian kita akan melihat tipe X.
‫Cantik.
‫Jadi ini adalah grafik batang yang kami buat dari kerangka data ini di sini.
‫Kami memiliki beberapa nilai negatif dan positif, warna yang berbeda untuk kolom yang berbeda.
‫Itu semua masuk akal.
‫Dan sekarang kita akan menyesuaikan plot kita.
‫Dengan metode set ini, jadi kita punya X akan menulis ulang X sehingga kita bisa melihat semuanya dalam satu jenis
‫plot kematian sel sama dengan BA indah.
‫Dan sekarang kami ingin menambahkan beberapa label dan judul, jadi kami ingin set X dan kami mendapat judul.
‫Jadi seperti yang mungkin bisa Anda tebak, ini akan menetapkan judul Grafik Batang Acak dari Bingkai Data.
‫Luar biasa.
‫Saya telah mengeja Graff dengan sangat buruk.
‫Tidak apa-apa.
‫Di sana kita pergi.
‫Dan di dalam set ini, set ini memiliki beberapa parameter di sini.
‫Jadi kita punya tab shift yang akan kita ubah kata kuncinya.
‫Jadi ini mungkin satu lagi.
‫Anda mungkin ingin melihat dokumentasi untuk mulai mencari tahu semua jenis penyesuaian yang dapat Anda tambahkan
‫ke dalamnya.
‫Tapi kita hanya akan membahas yang utama, yaitu label Judul X dan label Y.
‫Mereka memberikan minimum yang Anda inginkan pada plot atau gambar apa pun yang Anda buat, benar, Anda ingin tahu apa
‫yang ada di sumbu X dan Anda ingin tahu apa yang ada di sumbu Y daripada hanya memiliki angka.
‫Tidak ada judul yang acak, tidak ada judul yang sederhana.
‫Dan kemudian kita akan membuat legenda itu terlihat.
‫Nah, yang ini agak membingungkan karena legendanya sudah terlihat.
‫Tetapi jika itu tidak terlihat, beberapa plot memang memiliki legenda yang sudah ada di dalamnya.
‫Jadi Anda dapat menggunakan set titik legenda yang tepat ini dengan terlihat dan kemudian setel terlihat menjadi benar, yang tidak akan
‫benar-benar berubah karena sudah terlihat.
‫Tapi mari kita lihat apa yang terjadi.
‫Apa yang kita dapatkan di sini?
‫Access Point tidak memiliki hak milik.
‫Ah, salah ketik lagi.
‫Di sana kita pergi.
‫Luar biasa.
‫Jadi sekarang kita punya plot yang sama persis seperti di sini, tapi sekarang kita baru saja menggunakan metode set
‫untuk menambahkan label sumbu pada toddle Y dan X dan A.
‫Dan itu mulai terlihat lebih komunikatif di sana.
‫Baiklah, sekarang, bagaimana jika gaya yang kita gunakan tidak sesuai dengan plot yang kita coba buat?
‫Jadi itulah yang mungkin akan kita lihat, video berikutnya akan mengubah gaya di dalam gaya yang ditetapkan.
‫Jadi jika itu terdengar sedikit membingungkan, jangan khawatir, kita akan membahasnya di video berikutnya.
‫Tetapi sementara itu, cobalah membuat beberapa plot Anda sendiri, menggunakan penggunaan gaya plot dan pilih satu orang dari daftar ini dan
‫Anda mulai merasakan seperti apa gaya yang berbeda itu.
‫Favorit pribadi saya mungkin Seabourne atau Seabourne White Greyed.
‫Seabourne umumnya hanya memiliki beberapa gaya hebat di sini.
‫Baiklah, mari kita istirahat sebentar.
‫Benar.
‫Beberapa kode khusus dan saya akan segera menemui Anda.