‫Tudo bem, agora que vimos algumas maneiras diferentes de mudar o estilo de nossos enredos e figuras, o que
‫podemos fazer é mudar o estilo novamente, mas de dentro de um estilo existente.
‫Vamos ver o que isso significa, porque é meio confuso quando você ouve pela primeira vez, o que
‫podemos fazer é voltar aqui e pegar este código.
‫Agora, esta é uma das únicas vezes que podemos copiar e colar, porque acho que
‫já vimos o suficiente por enquanto escrever esse tipo de plotagem de estilo matplotlib.
‫Então vamos descer, porque o que estamos focando agora é apenas verificar como mudar o
‫estilo dentro de um estilo.
‫Então, se formos aqui.
‫Agora, o que queremos fazer é no topo desta célula, provavelmente já o definimos acima,
‫mas irei redefinir o estilo para que não use o estilo.
‫E eu quero a grade branca Seabourne.
‫Esse é um estilo que vamos seguir por enquanto.
‫Defina o estilo maravilhoso agora que criamos há mais de 50 dias para moldar antes, ou seja, os pacientes com doenças cardíacas que têm
‫mais de 50 anos.
‫E isso vai gerar um gráfico de dispersão com esses dados.
‫Já tem algumas personalizações, uma legenda e uma linha horizontal.
‫Então, vamos ver como fica com o estilo de grade branca.
‫Apenas para uma atualização rápida, voltaremos.
‫Isto é o que parece.
‫Este é o original.
‫Acabamos de copiar o código desta célula e, portanto, vamos descer, tirar um rápido instantâneo
‫disso em sua mente e ver como é a versão Seabourn.
‫Vamos mudar para.
‫OK, um pouco diferente, temos a grade branca que faz sentido porque estamos usando a grade branca
‫Seabourne.
‫Mas essas cores, eu acho que as linhas são de cores diferentes de vermelho agora e esses pontos são preto e
‫branco por padrão.
‫O que acontece se você disser: Gosto do estilo de grade branca Seabourne, mas não gosto muito dessas cores que ele
‫está lançando?
‫Bem, como você deve ter adivinhado, o que é bonito é que Gotlib, tem um monte
‫de cores diferentes e podemos mudar as cores.
‫Então, se entrarmos aqui como um pequeno parâmetro chamado Seamap, que significa Color Map, e há um monte de estilos diferentes,
‫eu meio que explorei o que eu pessoalmente gosto de inverno ou verão.
‫Você está pensando que são as estações.
‫Tudo o que vai significar é que isso muda o esquema de cores e vamos ver o que acontece.
‫Bela.
‫Portanto, agora nossos pontos pretos e brancos têm um esquema de cores invernal.
‫Você pode perceber a diferença muito mais do que apenas preto e branco puro.
‫Agora, se dermos uma olhada, se formos para eu acredito que é o tutorial de cores matplotlib.
‫Agora, isso deve mostrar a documentação positiva onde você pode ver um monte de cores diferentes se formos
‫aqui, controle, se for o caso, cores, é isso que estamos procurando.
‫Escolhendo mapas de cores em matplotlib, então, novamente, há muitas informações aqui.
‫Nós caímos.
‫Portanto, há alguns padrões diferentes aqui.
‫Continuamos descendo, você começará a ver se digitar, este é um plasma estranho.
‫Vamos ver o que acontece aqui.
‫Isso vai mudar o mapa de cores.
‫Portanto, vamos voltar ao nosso caderno.
‫Podemos digitar plasma.
‫Ok, mudou a parte de trás, eu pessoalmente prefiro o inverno.
‫Você também pode fazer alguns.
‫Vamos ver como fica.
‫OK, está tudo bem, mas ainda assim, acho que o inverno é meu favorito, tenho uma prática com os mesmos
‫aplicativos.
‫Oh, isso parece ótimo.
‫Mas esta é a documentação sem plotagem do mapa.
‫Assim, as cores do tutorial, mapas de cores e você pode continuar rolando para baixo.
‫Há um monte aqui se você quiser apenas adicionar verde e azul ou se quiser apenas um
‫azul e roxo, você pode usar esses pequenos códigos de cores pupu para azul e roxo ou amarelo.
‫Verde, azul vai continuar.
‫Na verdade, existem alguns.
‫Direito.
‫Portanto, trata-se de experimentar e tentar descobrir quais cores você prefere pessoalmente ou quais cores melhor demonstram
‫o que você está tentando mostrar em seu gráfico matplotlib.
‫Mas esta linha aqui não está realmente oferecendo muito.
‫Então, vamos verificar como podemos restringir nosso gráfico a certas larguras e certas alturas nos diferentes
‫valores do eixo usando x limb e Y limb.
‫Vamos pegar nosso gráfico de dupla face anterior ao nosso subplot ou pegar esse código.
‫Novamente, esta é uma das únicas ocasiões em que você tem permissão para copiar e colar código porque há muito
‫código.
‫Portanto, para economizar tempo, escrevê-lo trará o gráfico para baixo, porque nosso
‫foco é personalizar as limitações dos eixos Y e X.
‫Vamos colocar isso aí.
‫Agora, acabamos de copiar e colar.
‫O código.
‫Faça um instantâneo deste também.
‫De cima para baixo agora, se executarmos isso.
‫Vai gerar aquele subplot que vimos antes, mas com as cores padrão do seabourne.
‫Então, o que devemos fazer?
‫Temos que mudar o Seamap.
‫Então, vamos vê-lo em ação.
‫Seamap, novamente, isso está apenas em nosso gráfico de dispersão, como fizemos aqui.
‫Adicionamos um parâmetro Seamap.
‫Então faremos isso aqui.
‫Seamap é igual a inverno.
‫Vamos ver o que acontece.
‫Bela.
‫Isso muda o eixo zero.
‫Portanto, o primeiro gráfico agora temos que fazer o mesmo para o eixo um, adicionando.
‫Seamap é igual a inverno, lindo.
‫Vamos descer, dar uma olhada, linda.
‫Então agora eu tenho duas plantas muito bonitas bem aqui.
‫Portanto, se voltarmos à nossa anatomia de um gráfico matplotlib.
‫Começando a chegar bem perto do que temos aqui, mas como vocês podem ver com nossos olhos, temos essa
‫linha aqui, essa linha aqui e essa aqui em cima.
‫Ao passo que aqui é meio que limpar as bordas bem e cortar a 50 ali, a 200 ali.
‫Então, vamos ver como faríamos isso.
‫O que vamos fazer é voltar ao nosso código e agora no parâmetro set, poderíamos fazer isso lá,
‫mas vou mostrar outra maneira de fazer isso.
‫Portanto, personalizaremos o Access Zero primeiro apenas para mostrar o que está acontecendo no zero.
‫Não defina Wiliam.
‫Para ser o que nós queremos?
‫Sim, então queremos cortá-lo.
‫E cerca de 50, vamos tentar isso, então defina x lim.
‫Então, vamos fazer esses 50 membros, sempre podemos mudar isso, então isso vai
‫mudar os limites do eixo x.
‫Aqui vamos nós.
‫Então, vamos ver o que isso vai mudar para lindo, agora cortamos aquela linha que estava aqui antes.
‫Então, vamos fazer isso apenas para ver o que acontece.
‫Ron.
‫Então foi isso que fizemos, removemos essa linha porque alteramos o limite de acesso zero para
‫50.
‫Lembro que ambos usam o mesmo eixo x da idade.
‫Então, vamos fazê-lo.
‫Vamos manter isso aí, vamos mudar essa limitação aí.
‫Vamos adicionar a mesma coisa ao Eixo um, vamos colocá-lo aqui, mudar x um x limites do eixo.
‫Vamos obter um ponto para X.
‫Sente-se ao lado dele e vamos mudar isso para ser.
‫Acho que são os mesmos 50 e 80, simples e bonitos.
‫Cinquenta e oito.
‫E também vamos mudar o limite de porquê aqui para remover esta linha superior para um 200,
‫talvez ir de 50 para 200 ou 60.
‫Sessenta a 200, acho que é um bom intervalo, então faremos isso também.
‫Machado um, não definido Wilin.
‫Sessenta e duzentos e vamos ver o que acontece.
‫Agora dê uma olhada rápida no que temos aqui.
‫Temos este gráfico, temos esta linha aqui.
‫Nós temos esse aqui.
‫Temos essa linha aqui.
‫Temos essa linha superior aqui.
‫Então, digamos que mudamos o ramo X e Y deste e o ramo X do Eixo zero, esperançosamente, se tivermos feito
‫tudo certo devido à queda, é disso que estamos falando.
‫Portanto, agora reproduzimos totalmente o enredo que temos aqui.
‫Temos exatamente a mesma coisa acontecendo aqui.
‫Limpamos o eixo X conforme mudamos a cor, mudamos o estilo e não podemos realmente ver tudo
‫em um aqui.
‫Então, vamos diminuir um pouco o zoom.
‫Aqui vamos nós.
‫Então esse enredo está parecendo muito bom.
‫Não sei se você concorda ou não.
‫Talvez você crie seu próprio estilo, talvez algumas cores diferentes ou algo parecido.
‫Mas para mim, isso parece algo que podemos compartilhar.
‫Então é isso que vamos olhar.
‫O próximo vídeo está salvando e compartilhando este enredo.
‫Portanto, pratique, talvez mude as limitações com alguns dados diferentes ou mude o estilo, mude o Seamap e
‫veja se você pode obter sua própria versão desta análise de doenças cardíacas.