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Diferentes tipos de gráficos de Basic Matplotlib

00:00 Speaker 1: Lo que está pasando, todo el mundo, y bienvenido a la segunda parte de la sección 2 para la visualización de datos con Python utilizando matplotlib. Así que en esta sección vamos a estar hablando de las opciones básicas de trazado, cómo usar matplotlib y todo eso. Ahora una de las versiones más básicas del gráfico que posiblemente podemos hacer es una en la que sólo tenemos algunos puntos y luego conectamos esos puntos por líneas y esto es generalmente referido como un gráfico de líneas. Este es también el gráfico por defecto de matplotlib en la mayoría de los casos y hace una gran introducción al módulo. Así que antes de todo usar la mayoría de matplotlib típicamente vas a tener el primer liner e importar, va a ser importar "matplotlib.pyplot" como plt. Ahora los marcos de pyplot es uno de los principales marcos para crear gráficos y gráficos en matplotlib.

01:02 S1: Ahora, como nota lateral, la idea original de matplotlib era la de tener en general el marco de trazado de MATLAB. MATLAB para aquellos de ustedes que no saben, es un lenguaje de alto nivel con un estilo de desarrollo interactivo mucho como lo que Python puede ser, aunque MATLAB es utilizado casi exclusivamente por la ingeniería y la gente científica. No es tan genérico o general como puede ser Python. Y ahora realmente no hay nada MATLAB hace que Python no. Así que eso fue una especie de por qué el creador de matplotlib o creadores vio que había un poco de un agujero en Python en lo que se refiere al gráfico científico. Ahora una vez que hayas importado esto, estás listo para hacer gráficos básicos que en realidad no necesitas ninguna otra importación además de este módulo de pyplot. Ahora lo que vamos a hacer es, vamos a hacer una trama realmente simple para que podamos utilizar plt y la razón por la que importamos esto como plt que podría importar de la importación de matplotlib pyplot y eso sería totalmente bien.

02:06 S1: Es sólo que la mayoría de la gente tiende a usar plt como la mano corta para la pyplot así que es sólo una especie de un estándar que la gente utiliza así que vamos a seguir usando ese estándar. Ahora con pyplot podemos usar el método dotplot para que podamos hacer "plt.P-L-O-T, plt.plot", y podemos usar esto para crear un gráfico en segundo plano. Ahora con la mayoría de los gráficos lo que termina sucediendo es el tipo de ordenador de dibuja todo en el fondo por lo que crea esta clase de imagen de detrás de las escenas en lo que a todos los gráficos se refiere. Y dibuja todo ese material en el fondo. Y luego, al final, cuando todos hayamos terminado de modificar la imagen, la llevará a la pantalla para mostrarla al usuario. Así que en este momento sólo tenemos esta una línea que vamos a trazar pero tal vez más tarde tienes ocho líneas que estás tramando en un gráfico o tal vez tienes múltiples figuras y subtramas y todo este tipo de cosas y tal vez tienes una leyenda y etiquetas y un título y todo tipo de otras cosas.

03:07 S1: Así que como te puedes imaginar si lo estuvieras mostrando en cada paso del camino, esto sería una especie de ineficiente también en lo que a gráficos se refiere. Es la representación de gráficos que ocupa la mayor cantidad de procesamiento en la mayoría de los casos. Así que "plt.plot", y luego en aquí se ponen los parámetros y hay en realidad un montón de argumentos y argumentos de palabras clave, o args y kwargs que puede pasar a través de aquí, pero el más básico es que pasa una X y una Y. O eres X y Y, así que por ahora vamos a hacer estos en listas y vamos a utilizar uno, dos, tres, cuatro y cinco, y luego vamos a poner en ... Así que esas son las variables X y entonces sólo vamos a hacer algunos números. Puedes copiar el mismo número que estoy eligiendo o puedes hacer lo tuyo realmente no importa.

03:54 S1: Ahora una vez que hayas terminado de planear todas las cosas que quieres trazar y posiblemente haciendo todas las otras cosas que podrías hacer, simplemente vamos a mantener esta una tan simple como sea posible. Lo que queremos hacer es realmente traer el gráfico con un " plt.show. Ahora a menos que estemos haciendo algo con posiblemente la funcionalidad animada de matplotlib realmente no hay modificar un gráfico una vez que lo muestre. Y cuando se llama "plt.show" así. Cuando llame a eso, su script hará una pausa. Así que por ejemplo podríamos decir, "print got here", de acuerdo. Así que eso se imprimirá a la consola cuando realmente lleguemos a esta línea. Así que vamos adelante y guardar y ejecutar eso de nuevo, si usted no está familiarizado con el codding en desocupado, usted puede codificar y usted puede o bien presionar F5 y eso es lo suficientemente bueno o usted puede simplemente subir para correr y ejecutar el módulo. Suelo presionar F5 así que suelo decir, "guardar y correr" o simplemente correr y luego te preguntará si quieres guardar el módulo que aparecerá con una pequeña ventana como esta. Iré adelante y diré, "sí". Y luego de ahí se correrá y deberíamos sacar nuestra gráfica aquí en un segundo, ahí está ella y eso es eso, así que un simple gráfico real. Ahora voy a traer la consola aquí y como usted puede ver que no hemos impreso que "llegó aquí" todavía, así que podríamos cerrar esto y luego dice, "llegó aquí." Ahora una cosa que usted podría hacer es, usted podría trazar un gráfico hacer algunas modificaciones que ...

05:20 S1: Sólo imaginaremos hacer algunas modificaciones aquí muestran que el gráfico está bien fresco, cerca, y usted puede ver que nada más sucedió, ¿verdad? Y la razón por la que es una vez que se muestra y se sale que va a borrar la trama así que con el fin de obtener más o un gráfico más arriba o como vamos a decir que usted está graficando aquí y luego lo mostró y entonces usted no lo sé imprimir, no necesitamos mostrar eso más que sólo estaba mostrando que haría una pausa en el código en ese punto, pero la trama aquí vamos a decir y usted utiliza el show de la trama y cuando se cierra ese gráfico va a deshacerse de todas esas cosas de fondo por lo que en realidad tendrá que volver a llamar "plt.plot" como este para volver a mostrarlo, ¿de acuerdo? Por si estabas buscando hacer modificaciones o algo así.

06:09 S1: Así que de todos modos, eso es para una introducción realmente básica a cómo matplotlib va a funcionar, pero de nuevo usted necesita importar matplotlib en alguna forma, pero para la mayoría de la parte derecha de la puerta todo lo que realmente necesitamos es Pyplot. A partir de ahí, puedes usar el método dotplot aquí y mientras puedes pasar un montón de otros argumentos y argumentos de palabras clave de los que hablaremos más adelante, solo necesitas pasar una X y una Y, y luego finalmente haces un "plt.show".

06:36 S1: Algunos errores que podrías tener por el camino, sería algo así. Digamos ahora mismo X, tiene cinco variables e Y tiene cinco variables, pero ¿y si X tuviera seis variables e intentemos trazar eso? Usted ve que obtenemos este error desagradable y es un error de valor y usted consigue esto ... Principalmente es la X e Y debe tener la misma primera dimensión. Básicamente lo que eso significa es largo, así que si eso es un error, cuando ves ese error debes simplemente saber automáticamente que, "Oh, X e Y tienen una longitud diferente." Y muchas veces X e Y van a ser variables dinámicas para que no sean como ... Es tan blanco y negro como este es donde se puede mirar visualmente y ser como uno, dos, tres, cuatro, cinco. No.

07:16 S1: Es posible que tengas miles de puntos y ni siquiera mirarías que son variables guardadas y que en realidad nunca las miras. Pero si ves ese error, por lo general lo que voy a hacer es que sólo voy a imprimir el len de X y entonces usted puede hacer lo mismo aquí, printlenY. Ahora obviamente no tenemos X e Y pero en teoría usted tendría X igual a esta lista e Y igual a esta lista. Y entonces si estos surgieron como muy diferentes o tal vez a veces sólo hay un número, es como uno mayor o algo así, usted puede trabajar en la fijación de su gráfico. Pero sólo tienes que tener en cuenta que si estos no son la misma longitud que vas a conseguir que no el mismo error de primera dimensión.

07:56 S1: Ahora, esto fue hecho tres líneas, cosas realmente simples. Matplotlib no es demasiado malo. Aunque cualquiera que esté tomando una clase de matemáticas o lo que sepa que tenemos que tener otras cosas como títulos y cosas como esta en nuestros gráficos, de eso vamos a estar hablando en la siguiente parte está haciendo títulos y etiquetas y texto y cosas como que así que estén atentos para eso.
00:00 Speaker 1: Hola, todos, y bienvenidos a la parte tres de la Sección 2 de nuestra visualización de datos con Python y la serie de tutorial matplotlib. En esta parte, de lo que vamos a hablar es de títulos y etiquetas a nuestras gráficas. Así que vamos a correr este rápido rápido, y mostrar nuestra actual ... Este es nuestro gráfico. Tan bonita una gráfica básica, nada demasiado elegante aquí. Ahora, si alguna vez has tomado una clase de matemáticas en la escuela, lo más probable es que sepas que los gráficos requieren títulos y etiquetas, de lo contrario, te perdiste puntos en tu tarea. Así que aunque a veces es súper obvio lo que representa tu gráfico, tus espectadores ... Y tal vez es súper obvio para ti, pero es posible que tus espectadores ni siquiera lo sepan. Y la gente tiende a vidriar sobre datos y cosas. Así que es útil si podemos añadir etiquetas y títulos, y cosas así. Así que la gente espera, al menos, ver un título de lo que representa este dato. Y generalmente, también queremos ver etiquetas X e Y. Ahora a veces, la etiqueta X es tan obvia, tal vez sea una estampa de tiempo, o algo así, así que sabemos que son tiempos.

01:04 S1: Pero generalmente, nosotros también etiquetamos el eje Y, simplemente porque, muchas veces, es el eje Y que realmente no sabemos lo que representa. Pero a veces se puede tener tiempo en el eje Y, también, o algo que es obvio. Pero siempre es mejor estar seguro y etiquetarlos. De todos modos, etiquetar y añadir títulos, y cosas en matplotlib es bastante simple. Así que avanzar, lo que vamos a seguir adelante y hacer es una especie de convertir esto a un ejemplo un poco más realista de lo típicamente cómo usted tendrá tramas. Tendrás una X y luego una Y, y eso va a igualar algo. En nuestro caso, solo mantendremos las listas que tenemos aquí. Pero generalmente podrías tener algún tipo de función, o algo que está asignando estos valores. Voy a cambiar esto para que nuestro gráfico se vea un poco más interesante. Ahí vamos. Y luego cuando tramamos, vamos a trazar X, y luego Y así. Así que ahora tenemos una M, de todos modos.

[chukle]

02:07 S1: Por lo general, cuando vas a trazar algo, no vas a codificar todo. Así que si usted es de codificación difícil, por qué estamos usando programas de cualquier manera. Así que ahora que hemos trazado, tenemos plt.plot y entonces lo que haremos es que vamos a venir aquí, y vamos a decir, "plt.xlabel ", y esto es exactamente lo que suena. Es la etiqueta para nuestro eje x. Así que diremos, la etiqueta X es igual a, y luego simplemente pasamos una cadena aquí, el número de la trama. Hay otros parámetros que también de los que probablemente hablaremos más adelante, pero por ahora solo pasaremos algún texto simple. Entonces también podemos pasar un "plt.ylabel", y esto será para el eje y. El eje x es el eje inferior, el eje y es el que sube y baja. Así que tienes número de trama, y luego para la etiqueta y, sólo diremos, "Un número aleatorio", porque eso es lo que es. Así que ahora podemos ahorrar y correr eso. Y lo que obtenemos aquí es un gráfico, y podría ser muy difícil de ver en la pantalla para todos, pero usted debería ser capaz de verlo en el suyo.

03:13 S1: Que ahora tienes estas marcas aquí, y también tienes esta etiqueta en la X e Y, y también tu eje Y es automáticamente formateado para estar arriba y abajo con el eje. Ni siquiera necesitabas hacer ningún código para eso. Así que es bastante cool. A continuación podemos añadir un título también. Y haciendo eso es bastante sencillo. Simplemente hacemos "título.título". Bam. Y lo que vamos a hacer es añadir el título, y simplemente llamaremos a esto un "gráfico de Epic", porque eso es lo que es. Así que ahorra y corre eso, y seguro que ahí vamos. Tenemos un título aquí que es automáticamente un poco más grande que las otras etiquetas, y cosas así. Ahora, a veces podría tener un título realmente, realmente largo. Gráfico épico, y estoy tratando de pensar en algo que podemos añadir aquí. "Epic graph tutorial for dataviz", "cause we're cool," In Python with matplotlib. " A ver si eso es lo suficientemente largo como para ser un problema. No. [chuckle] "Tutorial que muestra etiquetas y títulos." Bueno, eso debería ser lo suficientemente largo. Así que vamos a ahorrar y ejecutar eso. Y seguro que, vemos, vale, sí, está corriendo de la pantalla, y eso no es bueno, y nadie quiere un título realmente largo como ese de todos modos.

04:36 S1: Así que lo que podemos hacer es que podemos usar la nueva línea para que podamos deshacernos de ese espacio adicional allí, y luego usar la barra invertida. Así que esa es la barra que está por encima de tu llave de entrada, no la que está a la izquierda de tu turno. Así que n, y este es un nuevo carácter de línea, y matplotlib va a reconocer eso, y ponerlo en una nueva línea para nosotros. Así que ahora podemos correr esto, y verás aquí que ahora tienes "Epic graph tutorial para dataviz en Python y tutorial matplotlib mostrando etiquetas y títulos". Así que ahora es un poco más fácil de leer y no se está corriendo de la página. Bueno. En realidad quiero que ese gráfico vuelva. Y lo otro que quiero que vayamos por delante y cubriéramos antes de que nos demos demasiado profundo, es lo que debemos hacer en estas ventanas. Así que vamos a hacer esto un poco más grande aquí. Así que puedes ver que hay un montón de botones aquí abajo en la parte inferior izquierda. Y cada botón hace una cosa bastante diferente. Pero realmente, hasta que no empecemos a hacer nada, los tres primeros botones son básicamente sin valor. Así que juguemos con este cuarto, así que este que es como una cruz. Haz clic en eso y verás que tu cursor ha cambiado un poco. Y lo que podemos hacer es, cuando hacemos esto, podemos hacer clic y mantener en el gráfico, y básicamente hacer clic y arrastrar el gráfico sobre.

05:56 S1: Así que por defecto, matplotlib va a tratar de asegurarse de que su gráfico es agradable y centrado en la página y usted puede ver todos los puntos. Y eso se trata de ello. Pero es posible que quieras mover las cosas o lo que sea y así es como lo harías. Ahora, lo siguiente a la derecha de eso es este botón de zoom y hace exactamente lo que suena. Usted puede hacer zoom. Por lo tanto, se obtiene eso y luego se hace clic y básicamente se deja caer la caja. Por lo tanto, haga clic y arrastre el cuadro. Bam. Y te acercarás a ese punto. La siguiente es estas subtramas configuradas que están a la derecha de la búsqueda. Vamos a hacer clic en eso y obtenemos esta pequeña ventana deslizante. Y esto será un poco más útil más adelante, pero este es el tipo de ... No lo sé. Alineaciones en especie de principios del gráfico. Pero ya verás aquí. Así que, a la izquierda, podemos ajustar eso y así es cuánto espacio está a la izquierda del gráfico. Por lo tanto, se puede ver que podemos eliminar completamente todas las garrapatas e incluso la columna vertebral allí se pierde por cero-cero. O podemos crear una tonelada de espacio que es simplemente absurdo. Y se puede ver dónde estaba el viejo default. Pero podemos hacer esto para que use todo el espacio, digamos. Lo mismo con el fondo. Usted puede hacer lo mismo. Y luego tienes derecho y arriba. Y luego tienes este espacio W y espacio H. Y con este gráfico, podemos hacer esto todo el día y notamos que realmente no pasa nada.

07:16 S1: Este espacio de W y espacio H en realidad entrarán en juego es cuando tienes múltiples subtramas. Vamos a llegar allí. Pero entre las subtramas, también hay un espacio entre ellas. Usted puede pensar en ello, si usted está familiarizado con tal vez HTML. O se puede pensar en ello como relleno entre todos los elementos. Así que, de todos modos, eso es lo que configura. Por último, tienes la salvada la figura. Puede hacer clic en eso y puede guardar una imagen de esa figura en algún lugar. Por lo tanto, puede guardarlo en el escritorio. Puedes guardarlo como PNG. También puedes guardarlo como gráficos vectoriales, cosas así. Y luego, volviendo atrás a estos tres primeros. Puedes usar estas flechas como esta sería la espalda. Por lo tanto, es como un botón de atrás. Por lo tanto, puedes volver a golpear y volver al aspecto original. Y puedes golpearlo una y otra vez y con el tiempo, llegarás al principio. Pero entonces, usted puede volver a avanzar de nuevo a donde estábamos. Y luego, si solo te ocurre que te pierdas tanto y no te wanna averiguar dónde está de nuevo la casa, haces clic en el hogar. Y bam, te llevará a la vista original. Así que, eso es algo útil.

08:17 S1: Así que, eso es todo para esta parte. Lo que vamos a hacer en la próxima parte es hablar de añadir leyendas. Por lo tanto, un poco más de información sobre la trama que estamos viendo. Es realmente útil aunque para conseguir líneas, especialmente si tienes varias líneas en un gráfico. Básicamente, se vuelve esencial en ese punto. Así que, de todos modos, eso es lo que vamos a estar cubriendo en el siguiente tutorial así que estén atentos para eso.

00:00 Speaker 1: Lo que está pasando en todo el mundo y bienvenido a la cuarta parte de nuestra sección dos con la visualización de datos con Python en la serie de tutorial Matplotlib. En esta sección, de lo que estamos hablando es de lo básico de matplotlib y en esta parte específica, vamos a estar hablando de leyendas. Por lo tanto, aparte de los títulos y las etiquetas, otra parte bastante integral a los gráficos es una leyenda que es casi seguro que se necesita si el gráfico tiene más de una línea, barra, o lo que sea. Por lo tanto, añadir leyendas con matplotlib es bastante directo al menos al principio, pero como todo en matplotlib, las leyendas pueden ser muy personalizadas. Por ahora, nos vamos a pegar con una leyenda realmente simple, pero es posible que encuentres bastante rápido que las leyendas pueden llegar en el camino mucho.

00:49 S1: Por lo tanto, puedes moverlas en el gráfico o puedes moverlas fuera del gráfico, pero entonces tienes tal vez si tienes otra subtrama que ahora están entrando en el camino de esa otra subtrama y bla bla bla bla bla. Así que, saber trabajar con ellos va a ser realmente importante y hablaremos más de personalizarlos por la línea. Pero al menos por ahora, vamos a cubrir sólo una subtrama realmente básica con una leyenda básica. Así que, para tener una leyenda, necesitamos tener alguna manera de decirle a la leyenda cuáles son las líneas. Por lo tanto, la leyenda no sólo va a saber cuál es la etiqueta de una línea. Tenemos que pasar eso y la forma de pasar que es a través del método de la trama de la trama del pastel. Entonces, lo que vamos a necesitar ahora es otra línea.

01:38 S1: Así que, vamos adelante y crear una segunda línea para agarrar. Así que, en este momento, estamos tramando estas X e Y. Vamos adelante y vamos a copiar la Y aquí, bajar, pegar, y luego vamos a hacer esto Y2, y luego vamos a pasar algunos números nuevos aquí. Bueno. Eso será lo suficientemente bueno. Entonces, entonces saldremos adelante y haremos plt.plot. Basta con copiar esto de nuevo, pegar, y luego X puede permanecer igual, pero esta vez parcela Y2. Ahora, vamos a seguir adelante y graficar eso y simplemente mirarlo. Por lo tanto, se puede ver que tenemos dos líneas, pero realmente no sabemos qué línea es cuál. Así que, ese es el tipo de todo el punto de una leyenda. Por lo tanto, podemos cerrar esto. Y ahora, lo que haremos es simplemente hacer una coma, coma, y agregamos esta vez una etiqueta y etiqueta igual, y luego pasamos un argumento de cadena aquí. Por lo tanto, esta será la línea inicial y luego aquí, tendremos una etiqueta igual y esta será nueva línea.

02:41 S1: Entonces, ahora podemos correr eso, ¿verdad? Y realmente no pasa nada. Por lo tanto, tenemos las etiquetas, pero en realidad no tenemos una leyenda todavía. Por lo tanto, podemos cerrar esto y ahora estamos listos para añadir una leyenda. Por lo tanto, lo que podemos hacer es básicamente justo antes de plt.show, podemos llamar a esta leyenda en. Ahora, la leyenda al igual que todo lo demás toma parámetros y esa es kinda donde vamos a personalizar una leyenda. Pero en el nivel más básico, tiene valores predeterminados y la razón por la que sólo se puede hacer plt.legend. Y entonces yo sólo ... Eso hará que aparezca una leyenda. Así que, podemos correr esto y veremos ahora arriba en la parte superior derecha aquí, tenemos una leyenda y tendrás ... Tenemos una pequeña línea corta aquí y luego esa es la línea inicial y una nueva línea.

03:31 S1: Y si usted tiene tramas de dispersión o diferentes marcadores que vamos a hablar más adelante, se marcarán aquí que es bastante útil sobre todo por la carretera si usted tiene varios tipos diferentes de líneas y todo eso. No es sólo una línea. Como si fuera una línea gruesa, será más gruesa y cosas así. Por lo tanto, es bastante útil. Pero como se puede ver, la leyenda está casi en el camino. Quiero decir, podemos ver que eso va de este punto y luego a este punto, pero se puede ver la leyenda es sólo una especie de en el camino. Quiero decir, sería bueno que la leyenda fuera como, no sé, aquí o siempre no en la línea. Y así, puedes poner una leyenda por aquí, por este lado, o debajo de la gráfica, o encima de la gráfica, o algo así. Puedes hacer eso, simplemente se pone un poco peludo a medida que comienzas a moverlo, pero todo es posible.

04:17 S1: Así que de todos modos, vamos a cerrar esto. Y con la leyenda y con cualquier cosa, como cuando llamas a la trama por ejemplo, llamas a algunos tramando en ser, es justo que no había trama. Pero con la leyenda, ya que ya tenemos las etiquetas aquí, por eso eres capaz de salir con solo llamar plt.legend parámetros vacíos y algo todavía aparece porque básicamente ya hemos dado a la leyenda todas las cosas que necesita.

04:42 S1: De acuerdo. Así que, eso es realmente todo lo que hay con las leyendas. Así que, saldremos adelante y lo cortaremos aquí. En el siguiente tutorial, de lo que vamos a hablar es de los gráficos de barras y de cómo hacer un simple gráfico de barras con matplotlib. Así que, estad atentos para eso. 00:00 Presidente 1: ¿Qué va a todo el mundo? Bienvenido a la parte cinco de la sección dos de nuestra visualización de datos con Python y la serie de tutorial matplotlib. En esta parte, de lo que vamos a estar hablando es de gráficos de barras. Por lo tanto, los gráficos de barras son un tipo de gráfico simple real donde tienes barras de datos. Por lo tanto, si no sabes qué es un gráfico de barras, estás a punto de ver uno. Pero lo más probable es que ya sepas cuál es. Por lo tanto, lo que vamos a seguir adelante y hacer es, podemos dejar esta X, Y y realmente podemos probablemente salirse con el uso de estos datos exactos aquí. Nos libraremos de estas etiquetas. Probablemente vamos a reescribir esas y simplemente borrar todo lo demás. La leyenda, podemos mantener. Realmente no veo ningún problema con eso. Sí. Así que, sigamos adelante y graficemos un bar.

00:46 S1: Así que, para hacer gráficos de barras, lo que tienes que hacer con matplotlib es, tienes que notificar a matplotlib de tus intenciones, básicamente, no importa lo que estés haciendo. Así que, si estás haciendo un gráfico regular, está bien. Haces plt.plot y todo es genial. Y todo lo que haces es especificar un tipo de línea, si quieres y un tipo de marcador, y eres bueno para ir. Bueno. Simplemente sucede que el tipo de línea por defecto es una línea recta, así que no tuvimos que hacer nada de eso. Si quieres hacer una trama de dispersión, tienes que decirle a matplotlib, "Oye, estoy a punto de lanzarte los datos de la trama de dispersión". Si quieres hacer un gráfico de barras, tienes que contarlo con antelación, "Oye, estoy a punto de hacer un bar". Por lo tanto, la forma en que lo haces es plt., y si no podías adivinar, es bar. [chuckle] Y así con barra, volverías a pasar Xs y Ys. Entonces, podemos hacer algo realmente simple, uno, dos, tres y luego, podemos pasar un cinco, un tres, y un cuatro. Putas. Cinco, tres, y un cuatro. Y es realmente eso, eso es todo lo que tienes que hacer, así que en realidad podríamos graficar eso realmente rápido. Y ahí vas, tienes algunos bares.

01:48 S1: Y probablemente usted vio un error, y este es el error. No se han encontrado objetos etiquetados. Y la razón por la que estamos recibiendo ese error es que estamos pidiendo a la leyenda que se muestre pero no tiene nada que mostrar, así que obtenemos ese error. No es un error de parada de juego ni nada por el estilo. El código todavía se ejecutará y el script continuará, pero eso es lo que estás recibiendo. Así que, si ves ese error, es porque estás pidiendo una leyenda y no te lo has dicho; no has dado nada a la leyenda para mostrar. Ahora, ya tenemos Xs y Ys predefinidos, así que vamos adelante y hacer X, Y. Lo suficientemente bueno. Y luego, vamos a darle una etiqueta. Y la etiqueta solo será 1. Y luego, vamos adelante y trazar otro, plt.bar, y luego mantener X, pero esta vez haremos Y, también. Y la etiqueta aquí será 2. Ahora, podemos ahorrar y ejecutar eso, y veremos un problema. [chukle]

02:45 S1: Seguro que hay tu problema. Usted puede ver que ... Bueno, en primer lugar, tenemos algunos datos que se superponen, así que no es lo mejor. Pero también, podemos ver en nuestra leyenda que estos son colores diferentes. [chuckle] Así que, eso realmente no nos ayuda tampoco. Así, por ejemplo, lo que podríamos hacer es, podríamos cambiar X. Vamos a cambiar X sólo por el bien de los ejemplos. Dos, cuatro, seis, ocho, 10 y luego haremos un X2 es igual a uno, tres, cinco, siete, y nueve. Cualquier otra cosa puede permanecer igual, por lo que X, X2, esto será X2. Vamos a guardar y ejecutar ese. Ahí vamos. Así que ahora, tienes un montón de barras, pero de nuevo, no podemos ver realmente qué parte es lo que aquí, así que lo siguiente que necesitamos cambiar es, podemos cambiar el color de la barra, específicamente. Por lo tanto, podemos usar el color igual a ... Y por ahora, simplemente usemos a G. Okay. Por lo tanto, G es para el verde y podemos cambiar este, también. Podemos decir que el color es igual a ... Putas. El color equivale a M para magenta, y lo salvaremos y lo ejecutaremos. Y ahí vas, puedes ver que hemos cambiado el color y puedes ver el nuevo color a través de la leyenda y todo es mucho más fácil de leer aquí.

04:03 S1: Ahora, por supuesto, probablemente deberíamos mantener nuestra ... Vamos a añadir un plt rápido y luego X etiqueta, y esto sería tal vez el número de la barra ... Y luego, plt.ylabelbarheight. Y no olvides tu L a etiqueta y luego, plt.titlebarcharttutorial. Siempre es una buena idea asegurarse de que siempre tienes etiquetas ' causa de lo contrario la gente se confunde. Por lo tanto, tenemos los colores, y tenemos las etiquetas, y tenemos la leyenda, así que es un gráfico de barras bastante decente allí, sólo un bonito gráfico de barras simple. Y luego, pronto por el camino, un par de secciones más tarde, estaremos hablando de gráficos de barras 3D. Así que, eso será bastante fresco. Por lo tanto, eso es básicamente, todo lo que hay para un simple gráfico de barras.

04:56 S1: Ahora, en el siguiente tutorial, vamos a estar hablando de un histograma, que es mucha gente considera que son lo mismo, pero son bastante fundamentalmente diferentes. Entonces, eso es de lo que hablaremos a continuación. Y si no sabes la diferencia entre un gráfico de barras y un histograma, estás a punto de hacerlo. Así que, mantente atento para eso y gracias por ver. 00:00 Speaker 1: Hola a todos y bienvenidos a la parte seis de la sección dos de nuestra visualización de datos con matplotlib y serie tutorial de Python. En esta parte de lo que vamos a hablar es de histogramas. Ahora, donde son realmente similares, los gráficos de barras y los histogramas sirven para propósitos muy diferentes. Un gráfico de barras es ideal para comparar cosas en categorías principales, pero es bastante pobre para ilustrar las distribuciones de datos al menos fuera de la caja. Considere mostrar tal vez un montón de puntuaciones de prueba. ¿Cómo se puede mostrar la distribución de los grados, a la derecha? Así que podrías mostrar cada grado, pero esto no sería realmente visualmente ese atractivo y ni siquiera haría tan bien en mostrar una distribución porque podrías tener como una barra por grado o algo que una persona logró pero esto resultaría en posiblemente un centenar de barras diferentes y eso sería realmente desordenado. Ahora lo que hacemos wanna en general cuando hacemos algún tipo de distribución es tal vez que wanna combinamos en grupos como As, Bs, Cs y así sucesivamente.

01:07 S1: Con los gráficos de barras, podríamos codificar la lógica que se manejaría para algo así y todavía podríamos utilizar gráficos de barras, pero un histograma sólo tiene más sentido de usar y matplotlib tiene histogramas incorporados. Así que si ese es su objetivo, entonces también podría utilizar la funcionalidad de histograma incorporada. Así que vamos adelante y básicamente eliminar todo excepto para las cosas matplotlib.pyplot, todavía necesitamos eso. Y vamos a decir que eres un profesor y tienes puntuaciones de prueba, por lo que test_scores es igual y entonces esto será sólo una lista de puntuaciones de prueba, y realmente podríamos hacerlo en orden numérico, pero realmente no importa. Así que sólo voy a lanzar en algunos números aquí y ustedes pueden sentirse libres de copiarme exactamente o simplemente tirar en cualquier clase de resultados de prueba que desee, pero sólo voy a poner en algunos números.

02:04 S1: Definitivamente queremos tener una buena cantidad de números y básicamente cualquier cosa de, no sé, 40 en adelante, ojalá la gente no marcara peor que un 40 en tu prueba pero es concebible. Y una vez que hayas terminado de hacer un montón de números, eso será bueno por ahora. Así que tenemos algunas puntuaciones de prueba y entonces lo que queremos hacer es trazar estas puntuaciones de prueba. Ahora, en primer lugar, podríamos hacer un montón de Xs haciendo algo así. Así que podemos decir que X es igual y entonces haremos una lista aquí. Así que haremos y luego X y pruebas puntuaciones, así que podríamos hacer algo así y correr eso. Oh, nunca hice el plt.show. Permítanme que lo llame justo aquí, plt.show, ahí vamos. Y así estas son nuestras puntuaciones de prueba, ¿verdad? Así que X es sólo el número. Por lo tanto, hasta ahora realmente no sabemos realmente que bien, esto es sólo el número de estudiante y la puntuación que obtuvieron. Así que podemos ver unas cuantas personas anotadas aquí, casi todo el mundo hizo mejor que un 40 o todo el mundo hizo mejor que 40. Así que usted puede ver que, pero es realmente difícil reunir cualquier información de una representación de esta manera. Así que en cambio podemos usar un histograma y déjenme seguir adelante y añadir ese plt.show antes de olvidar.

03:31 S1: Voy a dejar esta barra simplemente porque puede ser útil. Ahora bien, en realidad vamos a mostrar que uno y luego vamos a trazar aquí abajo el otro. Así que para un histograma, generalmente tienes lo que se llaman papeleras y las papeleras son contenedores básicamente, es como que tires algo a un cubo. Así que vamos a decir que los contenedores son iguales, y luego en aquí vamos a poner las papeleras de posible, ahora mismo el más bajo era un 40. En teoría, podríamos haber tenido algo de cero a 10 y en eso solo podemos hacer a 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, y supongo que podríamos haber tenido gente que anotó un 100. Así que esas son nuestras posibles papeleras. Y entonces lo que podemos hacer es, podemos decir plt.hist, para el histograma, y lo que queremos es primero que hacemos las puntuaciones de prueba ellos mismos entonces los ponemos en los varios contenedores, y luego vamos a hacer 'tipo hist' y luego vamos a decir que es igual a una barra y luego el ancho r, esto es sólo lo ancho son las barras ... Solo haremos 0.8 por lo que no están tocando por completo, y luego podemos hacer un plt.show, y vamos a seguir adelante y correr eso. Y así esta es la versión antigua así que cerramos de eso, y aquí está nuestra nueva. Así que puedes ver que tenemos 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, bastante cool. Así que es un poco más fácil para propósitos de representación.