‫Muy bien, hemos visto cómo crear una trama bastante compleja, pero en términos de personalización, hemos pasado por alto los
‫parámetros establecidos y el título y la etiqueta X y la etiqueta Y o no.
‫Entonces, lo que vamos a hacer ahora es analizar la personalización de los gráficos con un poco más de profundidad.
‫Y al final de este video, quizás el próximo video, vamos a replicar o transformar esta trama en algo que se
‫ve exactamente como el que tenemos aquí.
‫Entonces los datos siguen siendo los mismos.
‫Pero puedes ver que hay un estilo diferente en términos de línea de color.
‫Y solo el texto es un poco diferente, la fuente, los ejes y un poco diferente.
‫Así que entremos en ello.
‫I.
‫Entonces, lo que vamos a hacer primero es echar un vistazo a algunos estilos diferentes de
‫matplotlib, por lo que lo hermoso de matplotlib es que, nuevamente, uno de sus otros parámetros personalizables es el estilo de trama que
‫estás usando.
‫Entonces, si el predeterminado, que es lo que estamos usando ahora, no se ve como usted quiere que se
‫vea.
‫Puedes probar otros estilos diferentes.
‫Así que bajemos aquí.
‫Haz una pequeña sección personalizando el diagrama de matplotlib y poniéndote elegante.
‫Sí, eso es lo que vamos a hacer.
‫Nos estamos poniendo elegantes.
‫Vea los diferentes estilos disponibles.
‫Ahora, lo que esto va a hacer es que si llamamos disponible el estilo PLT Dot, nos dirá qué tipo
‫de estilos tiene MATPLOTLIB disponible en este momento de forma predeterminada, simplemente importando matplotlib justo en la parte
‫superior.
‫Estamos usando el estilo predeterminado.
‫Pero como puede ver, hay alrededor de 20 estilos más.
‫Eso puede usar, así que probemos algunos de estos, pero primero recordemos cómo se ve el
‫estilo predeterminado.
‫De esa manera podemos comparar y ver cuál nos gusta más, porque he probado algunos de estos y
‫sé cuáles me gustan.
‫Pero, de nuevo, todo dependerá de las preferencias personales del tipo de estilo que desee utilizar.
‫Así que este es un estilo predeterminado, estamos trazando el marco de datos de ventas de automóviles que hemos visto algunas veces.
‫Entonces, las ventas de automóviles que encabezan este informe de marco de datos de ventas de automóviles y ventas de automóviles, la columna de precios tiene un hermoso gráfico de
‫líneas.
‫Y ahora eso es bastante bueno por sí solo.
‫Así que echemos un vistazo.
‫Tal vez queramos usar el estilo de punto PLT, uso de puntos, y voy a elegir la cuadrícula blanca seabourne.
‫Veamos cómo se ve, lo escribiremos en Seabourne White Grid, maravilloso, así que actualizará el
‫estilo de matplotlib internamente.
‫Entonces, si llamamos a la misma gráfica que hicimos antes de la gráfica de precios, coloque un punto y coma al final, vea cómo se ve un poco
‫diferente ahora.
‫Tenemos algunas líneas de cuadrícula aquí.
‫Tenemos una pequeña brecha aquí.
‫Quizás el límite de acceso sea un poco más alto para el eje Y.
‫Generalmente es bastante similar al estilo matplotlib predeterminado ahora, y podría pensar que el estilo predeterminado matplotlib es perfecto
‫para sus rodillas y eso está bien.
‫Estamos pasando por estos diferentes estilos, ¿no?
‫Porque quiero que comprenda lo personalizables que son estos gráficos.
‫Probemos con otra trama, estilo de puntos, uso de puntos.
‫Y esta vez podríamos usar el seabourne predeterminado.
‫Así que si subimos aquí.
‫Seabourne por sí solo ahora Seabourne es otra biblioteca laboriosa que se construyó a partir de matplotlib,
‫y ahora vamos al precio de venta del automóvil.
‫Bien.
‫Plott.
‫Maravilloso.
‫Así que ahora es un poco diferente.
‫Así que esta es una cuadrícula blanca, por lo que tenemos un fondo blanco que tiene sentido.
‫Pero el estilo predeterminado de Seabourn tiene este fondo gris.
‫Pero, de nuevo, seguimos trazando exactamente los mismos datos, simplemente mezclando el estilo, mezclando los colores.
‫¿Por qué no probamos otro tipo de trama o hicimos un diagrama de puntos de ventas de autos ahora que el estilo está configurado en Seabourne?
‫¿Qué tal si revisamos el odómetro?
‫K. METRO. Y luego veamos el odómetro versus el precio.
‫Hemos visto esta trama en alguna parte antes.
‫Los tipos iguales lo convertirán en un diagrama de dispersión.
‫Aquí vamos.
‫Es un poco diferente al diagrama de dispersión original que hemos visto antes, este puede verse un poco
‫mejor para ti.
‫Yo personalmente prefiero.
‫El estilo Seabourn, por lo que podría ejecutar esta línea de código cuando inicie un nuevo cuaderno, así que ejecute justo en la parte
‫superior debajo de mis importaciones de matplotlib solo para asegurarme de que todos mis gráficos estén en el estilo Seabourne.
‫Así que lo guardaremos allí.
‫Ese es otro buen hábito en el que puede incurrir, es simplemente presionar comando o control de vez en cuando con sus
‫computadoras portátiles.
‫Y podríamos usar una trama más solo para estilo de trama de buena suerte.
‫Esta vez usaremos la trama, que está aquí arriba.
‫La trama es un estilo diferente.
‫Y entonces, ¿qué hace que el gráfico de precios vuelva a subir la trama?
‫Ahí tienes.
‫Así que ahora tenemos un poco diferente, tal vez un gris cremoso, no sé cómo describirías ese
‫color, pero la línea definitivamente se cambió a rojo.
‫Como puede ver, Seabourne viene con algunos títulos de eje por defecto, mientras que estos no los tienen.
‫Bien, ahora estas son algunas tramas de aspecto agradable y ahora hemos visto cómo cambiar el estilo.
‫Que tal los títulos, la leyenda, los accesos, como este no tiene ninguno, solo tiene números
‫en ambos accesos.
‫Si una trama vale más que mil palabras, agregar algunas más no hace daño.
‫¿Derecha?
‫Así que hagámoslo.
‫Vamos a crear algunos datos ficticios, crearemos algunos datos X iguales.
‫Hemos visto esto antes.
‫Nanpa tiró las riendas.
‫Y apostaremos por 10.
‫Aquí vamos.
‫Tenemos una variedad, son maravillosos.
‫Ahora, pondremos eso en un marco de datos.
‫Hemos creado un marco de datos como este antes, pero solo vamos a practicar, practicar, practicar y reelaborar
‫algunas de las cosas que ya hemos hecho.
‫De esa manera, comienzan a hundirse un poco más en la memoria.
‫¿Ves estos?
‫Maravilloso.
‫Ahora, esto debería darnos un marco de datos.
‫Sí.
‫Cuatro columnas, diez filas de algunos números aleatorios.
‫Hermosa.
‫Y ahora vamos a crear una trama simple.
‫Ahora esto.
‫Vamos a utilizar una API de canalización porque solo queremos crear un gráfico rápidamente.
‫Si quisiera crear algo más en profundidad como lo hemos hecho aquí.
‫Yo estuve ahí.
‫Probablemente usaría una API orientada a objetos.
‫Pero debido a que estamos haciendo algunos gráficos rápidos y sucios en este momento, solo usaremos el gráfico directamente del marco de
‫datos del panda con la API de canalización.
‫Tan amable es igual a bar.
‫Y luego veremos el tipo de X.
‫Hermosa.
‫Así que este es un gráfico de barras que hemos construido aquí con este marco de datos.
‫Tenemos algunos valores negativos y positivos, diferentes colores para las diferentes columnas.
‫Todo eso tiene sentido.
‫Y ahora vamos a personalizar nuestra trama.
‫Con este método de conjunto, tenemos X, lo reescribiremos X para que podamos verlo todo en un tipo de diagrama
‫de muerte celular igual a BA maravilloso.
‫Y ahora queremos agregar algunas etiquetas y un título, por lo que queremos establecer X y obtuvimos el título.
‫Entonces, como probablemente pueda adivinar, esto establecerá el título Gráfico de barras aleatorio desde el marco de datos.
‫Maravilloso.
‫He escrito Graff terriblemente.
‫Eso está bien.
‫Aquí vamos.
‫Y dentro de este conjunto, el conjunto tiene algunos parámetros aquí.
‫Así que tenemos que ir a la pestaña de cambio y cambiar la palabra clave.
‫Entonces este es probablemente otro.
‫Probablemente desee consultar la documentación para comenzar a descubrir todos los diferentes tipos de personalizaciones que
‫puede agregar.
‫Pero solo vamos a repasar los principales, que son la etiqueta Título X y la etiqueta Y.
‫Proporcionaron su mínimo que desearía en cualquier gráfico o figura que cree, correcto, desea saber qué hay en el
‫eje X y desea saber qué hay en el eje Y en lugar de solo tener números.
‫No hay títulos simples ni aleatorios.
‫Y luego haremos visible la leyenda.
‫Ahora, este es un poco confuso porque la leyenda ya es visible.
‫Pero si no estaba visible, algunas parcelas ya tienen una leyenda incorporada.
‫Por lo tanto, puede usar este conjunto de puntos de leyenda exacto con visible y luego establecer el conjunto visible en verdadero, que realmente
‫no cambiará porque ya está visible.
‫Pero veamos qué pasa.
‫¿Qué tenemos aquí?
‫Access Point no tiene título de propiedad.
‫Oh, otro error tipográfico.
‫Aquí vamos.
‫Maravilloso.
‫Así que ahora tenemos exactamente el mismo gráfico que aquí, pero ahora acabamos de usar un método de conjunto para
‫agregar una etiqueta de eje en los niños Y y X y A.
‫Y eso está comenzando a parecer mucho más comunicativo allí mismo.
‫Muy bien, ahora, ¿qué pasa si el estilo que estamos usando no se adapta del todo a la trama que estamos tratando de hacer?
‫Así que eso es lo que probablemente veremos, el siguiente video cambiará el estilo dentro de un estilo establecido.
‫Entonces, si eso suena un poco confuso, no se preocupe, lo veremos en el siguiente video.
‫Pero mientras tanto, intente crear algunas de sus propias tramas, utilizando el estilo de trama y elija una cualquiera de esta lista y comenzará a
‫tener una idea de cómo se ven los diferentes estilos.
‫Mi favorito personal es probablemente Seabourne o Seabourne White Greyed.
‫Seabourne generalmente tiene algunos estilos geniales aquí.
‫Muy bien, tomemos un pequeño descanso.
‫Derecha.
‫Algún código personalizado y nos vemos en breve.