‫Bem, você percorreu um longo caminho.
‫Veja isso que criamos nos últimos vídeos, trabalhamos para criar nosso próprio enredo personalizado.
‫Agora, é claro, a etapa final em um fluxo de trabalho matplotlib é compartilhar isso com outra pessoa.
‫Agora, é claro, se você tem trabalhado em seu bloco de notas dupatta, você pode colocar alguma comunicação aqui como
‫você pode criar.
‫Parece que este gráfico mostra algumas informações sobre o conjunto de dados de doenças cardíacas, algo assim.
‫Claro, você pode se aprofundar um pouco mais do que isso para comunicar seu trabalho e, então, compartilhar
‫seu bloco de notas.
‫Mas e se você não quiser compartilhar um bloco de notas como uma apresentação em que não
‫pode simplesmente executar o código e mostrar a alguém o que você fez?
‫Portanto, o que você pode precisar fazer é apenas exportar sua figura.
‫Agora, provavelmente a maneira mais fácil de fazer isso, e é como eu fazia no passado, é
‫apenas salvar a imagem como você.
‫Direito.
‫Clique nisso.
‫Você pode salvá-lo para download ou eu posso salvá-lo.
‫No meu projeto de amostra do curso de aprendizado de máquina, vou salvá-lo.
‫Eles estão indo embora.
‫Análise de doenças cardíacas.
‫Plott.
‫Vamos ver o que acontece, vai ser um formato como uma imagem PNG vai clicar em salvar.
‫Então isso vai fazer o download.
‫Mas então, se voltarmos para aqui, podemos ver aqui que temos o gráfico de análise de doenças cardíacas.
‫Bela.
‫Então, isso é algo que você pode colocar em uma apresentação principal.
‫É exatamente o que fiz para fazer isso, mas acabei de adicionar alguns dos meus próprios desenhos personalizados
‫aqui.
‫Então, se você tivesse que ir a, digamos, uma reunião ou, digamos, uma apresentação de um projeto, você
‫precisava mostrar no que estava trabalhando em um formato visual, porque é assim que a maioria das pessoas entenderá as
‫coisas rapidamente.
‫Você pode levar algo assim com você.
‫Outra forma de fazer isso via código é com o método save figure.
‫Então, novamente, quando criamos isso aqui em cima, criamos um figo, a. k. uma. uma figura.
‫Portanto, esta figura será armazenada na memória do Python no momento.
‫E então o que você pode fazer é chamar Fig, não salvar Fig nisso.
‫E então podemos ir para o gráfico de análise de doenças cardíacas.
‫Salvo com código, não PNG.
‫Isso vai salvá-lo com o código, potencialmente no futuro, se você estiver criando
‫muitos desses gráficos de estilo, poderá colocar esse código aqui em vez de digitá-lo novamente o tempo todo.
‫Você pode colocar algo assim em uma função python.
‫E dessa forma você poderia colocar esta linha de código no final dela para exportar sua figura após a execução do código, após a
‫função ter sido chamada.
‫Então, vamos ver o que acontece se chamarmos isso de falso, digamos, falso, ele realmente não gerará nada.
‫Mas se voltarmos a aqui, temos o lado do gráfico de análise de doenças cardíacas com o código ponto PNG.
‫Bonito, e esse é o estilo padrão, então se você exportá-lo com, digamos, Fig, acredito que PNG é o estilo
‫padrão, então você salva a figura atual.
‫Tudo bem, então eu acho que parabéns para que você tenha chegado ao final da seção matplotlib, nós
‫percorremos um longo caminho desde o início.
‫Se voltarmos, vamos ver o quão longe cobrimos muito aqui.
‫Você criou desde a criação de um gráfico vazio até a criação de um subplot completo com personalização de um conjunto
‫de dados que manipulamos.
‫Esse é um grande passo.
‫Se você está acompanhando.
‫Se tudo parece um pouco confuso no momento, não se preocupe.
‫Esse tipo de trabalho exige um pouco de prática, um pouco de aprofundamento, um pouco de
‫adaptação, um pouco de reescrever código, um pouco de cometer erros e cometer erros.
‫Mas não se esqueça, a melhor maneira de aprender é brincar e praticar por conta própria para começar.
‫Talvez você pudesse fazer um quadro de dados com um árbitro.
‫Direito.
‫Em seguida, comece a criar seus próprios lotes e seja o mais criativo possível.
‫Direito.
‫Experimente um estilo diferente.
‫Experimente dados diferentes.
‫Realmente, o céu é o limite.
‫Nesse ínterim, faça uma pequena pausa, se necessário, e vejo você na próxima seção.