‫Nun, Sie haben einen langen Weg hinter sich.
‫Sehen Sie sich das an, was wir in den letzten Videos erstellt haben. Wir haben daran gearbeitet, unseren eigenen benutzerdefinierten Plot zu
‫erstellen.
‫Der letzte Schritt in einem Matplotlib-Workflow besteht nun natürlich darin, dies mit jemand anderem zu teilen.
‫Wenn Sie jetzt Ihr Dupatta-Notizbuch durchgearbeitet haben, können Sie hier natürlich etwas Kommunikation aufstellen, wie Sie
‫es möglicherweise erstellen.
‫Klingt so, als ob dieses Diagramm einige Informationen über den Datensatz zu Herzerkrankungen enthält, etwa so.
‫Natürlich können Sie etwas tiefer gehen, um Ihre Arbeit zu kommunizieren, und dann
‫Ihr Notizbuch teilen.
‫Aber was ist, wenn Sie ein Notizbuch nicht teilen möchten, indem Sie es wie eine Präsentation machen, bei der
‫Sie nicht einfach den Code durchgehen und jemandem zeigen können, was Sie getan haben?
‫Sie müssen also möglicherweise nur Ihre Figur exportieren.
‫Der wahrscheinlich einfachste Weg, dies zu tun, und das habe ich in der Vergangenheit auch getan, besteht darin, das
‫Bild einfach als Sie zu speichern.
‫Richtig.
‫Klick es an.
‫Sie könnten es als Downloads speichern oder ich könnte es speichern.
‫In meinem Beispielprojekt für einen Machine Learning-Kurs werde ich es speichern.
‫Sie werden gehen.
‫Analyse von Herzkrankheiten.
‫Plott.
‫Mal sehen, was passiert, ein Format als PNG-Bild wird auf Speichern klicken.
‫Das wird es also herunterladen.
‫Aber wenn wir dann hierher zurückkehren, können wir hier sehen, dass wir ein Diagramm zur Analyse von Herzkrankheiten haben.
‫Wunderschönen.
‫Das können Sie also in eine Keynote-Präsentation einbringen.
‫Genau das habe ich getan, aber ich habe hier nur einige meiner eigenen benutzerdefinierten Zeichnungen an der Seite
‫hinzugefügt.
‫Wenn Sie also beispielsweise zu einem Meeting oder einer Projektpräsentation gehen mussten, mussten Sie in
‫einem visuellen Format zeigen, woran Sie gearbeitet hatten, denn so verstehen die meisten Leute die Dinge oft
‫ziemlich schnell.
‫Sie können so etwas mitnehmen.
‫Eine andere Möglichkeit, dies per Code zu tun, ist die Methode zum Speichern von Figuren.
‫Also noch einmal, als wir das hier oben zum ersten Mal erstellt haben, haben wir eine Feige erstellt, a. k. A. eine Figur.
‫Diese Zahl wird also im Moment im Python-Speicher gespeichert.
‫Was Sie also tun können, ist Fig aufzurufen, nicht Fig zu speichern.
‫Und dann können wir zur Analyse von Herzkrankheiten gehen.
‫Mit Code gespeichert, nicht mit PNG.
‫Dies wird es also mit Code speichern. Wenn Sie also in Zukunft
‫viele dieser Style-Plots erstellen, können Sie diesen Code hier ablegen, anstatt ihn ständig neu einzugeben.
‫Sie können so etwas in eine Python-Funktion einfügen.
‫Auf diese Weise könnten Sie diese Codezeile ans Ende setzen, um Ihre Figur zu exportieren, nachdem der Code ausgeführt wurde, nachdem
‫die Funktion aufgerufen wurde.
‫Mal sehen, was passiert, wenn wir das Fake nennen, nicht etwa Fake, es wird nicht wirklich etwas ausgeben.
‫Aber wenn wir hierher zurückkehren, haben wir die Plotseite der Herzkrankheitsanalyse mit dem Codepunkt PNG.
‫Schön, und das ist der Standardstil. Wenn Sie ihn also beispielsweise mit Fig exportieren, ist PNG meiner Meinung nach der
‫Standardstil, also speichern Sie die aktuelle Figur.
‫In Ordnung, ich denke also, ich gratuliere Ihnen, damit Sie es bis zum
‫Ende des Matplotlib-Abschnitts geschafft haben.
‫Wenn wir gleich wieder nach oben gehen, sehen wir uns an, wie weit wir hier schon viel abgedeckt haben.
‫Sie haben vom Erstellen eines leeren Diagramms bis zum Erstellen eines vollständigen Unterdiagramms mit Anpassung aus einem von uns
‫manipulierten Datensatz erstellt.
‫Das ist also ein großer Schritt.
‫Wenn Sie mitgemacht haben.
‫Wenn Ihnen im Moment alles etwas verwirrend erscheint, machen Sie sich keine Sorgen.
‫Diese Art von Arbeit erfordert ein bisschen Übung, ein bisschen Durcharbeiten, Gewöhnung daran, Code
‫neu zu schreiben, ein bisschen Fehler zu machen und Fehler zu machen.
‫Aber vergiss nicht, der beste Weg zum Lernen besteht darin, zunächst selbst herumzuspielen und zu üben.
‫Vielleicht könnten Sie einen Datenrahmen mit einem Schiedsrichter erstellen.
‫Richtig.
‫Und dann fange an, einige deiner eigenen zu erstellen und werde einfach so kreativ, wie du kannst.
‫Richtig.
‫Probieren Sie einen anderen Stil aus.
‫Probieren Sie verschiedene Daten aus.
‫Wirklich, der Himmel ist die Grenze.
‫Machen Sie in der Zwischenzeit bei Bedarf eine kleine Pause, und wir sehen uns im nächsten Abschnitt.