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Cómo ajustar opciones de personalización

00:00 Speaker 1: Hola a todos, y bienvenidos a la parte seis de nuestra visualización de datos con Python y matplotlib, un tutorial de la Sección Tres. En este tutorial, vamos a estar hablando de algunas cosas. En primer lugar, notamos que nuestro gráfico es un poco demasiado grande en spots y entonces tal vez demasiado pequeño en otros lugares. Así que vamos a seguir adelante y tirar de eso. Así que aquí está nuestra gráfica, y podemos ver que al menos en la carga predeterminada, las fechas están un poco sobre el borde. Pero entonces también en el lado izquierdo y el lado derecho, tal vez tenemos tal vez demasiado espacio. Aunque si teníamos una etiqueta, tal vez no lo haríamos. Pero de todos modos, al menos configuremos la configuración inicial de la subtrama.

00:41 S1: Así que para aquellos de ustedes que no están familiarizados, por lo general lo que yo haría ... Y deberías estar familiarizado si has estado siguiendo por lo menos, por lo general lo que voy a hacer es ... Usted hace clic en "configurar subtramas" y usted puede jugar con estos deslizadores para establecer todo el camino que usted realmente quiere que sea. Así que tal vez con la izquierda, esto es probablemente lo suficientemente bueno, eso es todavía espacio para una etiqueta allí. Y luego en el fondo, necesitamos un poco más de espacio. Así que tal vez 16 en el fondo, y luego ajustaríamos un poco la derecha. Tal vez ... Sí 0,94 es probablemente más que suficiente. Y luego la parte superior, podemos ajustar eso. Si tuviésemos el título, probablemente no importará mucho, pero solo por ahora, saldremos adelante y lo haremos un 0,95. Y luego el espacio de ancho y el espacio de cabecera, realmente no tenemos que meternos con eso en este momento, por lo que solo podemos salir de esos.

01:36 S1: Pero de todos modos, así 0.9, 0.16, 0.94 y así sucesivamente, esos serán nuestros valores. Así que lo que voy a hacer es, voy a mover esto, será fuera de la pantalla, pero usted puede dejar el suyo en la pantalla, y sólo estoy codificando en pantalla completa. Así que me voy a poner en una pantalla diferente para mí, y vamos a tomar estos valores. Así que nos desplazaremos hasta el fondo, y justo antes de "plot.show", vamos a ajustar las subtramas. Así que vamos a decir "plt.subplots_adjust" y vamos a ajustar ... Lo haremos en orden. Y así tenemos la izquierda, y elegimos hacer 0 ... Bueno vamos solo a hacer 0,09. Y luego teníamos el fondo, era igual a 0,16. Entonces teníamos derecho igual a 0,94, la parte superior era igual a 0,95, "wspace", vamos a mantener eso en 0,20 ... O en realidad 0,2, eso está bien, no necesitamos el 0 extra ahí. Y luego "hspace" también puede ser igual a 0.2.

02:44 S1: Así que vamos adelante y vamos a correr esa nueva versión ahora. TSLA. Y ahora podemos ver que la trama por defecto surge, y se ve un poco mejor en cuanto a mostrar toda la información que vamos a ver. Podríamos ... Si usted hace la trama más grande fuera de la puerta, es posible que desee ajustar estos lados, pero realmente no importa en este momento. Vale, así que cerraremos eso. Y ahora de lo que quiero que hablemos es ¿qué pasaría si queríamos cambiar el plazo aquí de 10 años a un día? Pues si cambiamos eso, sigamos adelante y también imprima la nueva URL. Digamos que incluso corremos ese rápido, y vamos a seguir adelante y a trazar a Tesla. Pero vamos a ver que vamos a tener un error aquí. Así que conspiramos a Tesla, y luego obtenemos este gran error gigante, y se trata de "restos de datos no convertidos". Y vemos 428. Y lo que ha pasado es, vamos a ver los datos ahora, vamos a copiar esto y vamos a pegar estos nuevos datos en aquí. Y ya veremos que ya no ... Básicamente todo es lo mismo, excepto por el hecho de que esto ya no es una fecha. Esto es lo que se llama "una indicación de fecha y hora Unix".

03:56 S1: Así que wanna ... Tal vez estamos tratando con datos que tienen una indicación de fecha y hora de Unix. Entonces, ¿cómo manejaríamos los datos que vienen con el tiempo de Unix en su lugar? Así que lo que haremos es que podamos cerrar esto. Y ahora necesitamos crear algún tipo de conversión para eso. Y por suerte estas indicaciones de fecha y hora que tratan al menos con un número es mucho más fácil que tratar con los datos de la fecha. No necesitamos una gran función de fantasía como esta. Aunque hay una gran función de fantasía, y eso funcionará para nosotros en el fondo. Es justo que no tenemos que codificarlo, ya está hecho para nosotros. Así que digamos que estamos trabajando con esos datos, de acuerdo, así que esto sería lo que usaríamos si ... Y sólo voy a copiarlo. Esto sería lo que usaríamos si estuviéramos trabajando con datos a largo plazo, pero permítanme que haga el Alt 3 aquí para comentarlo todo. Y entonces lo que haremos es que vamos a bajar, y ahora pegar ... Para los convertidores, en realidad no ... Simplemente ni siquiera usaremos un convertidor por ahora, solo haremos esto, y entonces en realidad ejecutaremos la conversión por nuestra cuenta.

05:00 S1: Así que ahora, después de haber ejecutado estos datos, vamos a aplicar una función a ella y vamos a decir ... Bueno primero tenemos que crearlo. Así que vamos a decir "date_con" para el convertidor de fecha, y eso va a ser igual a "np" para NumPy ". vectorize". Y nosotros queremos vectorizar ... Y vamos a usar datetime, así que tendremos que importar eso. Pero por ahora sólo haremos "dt.datetime.fromtimestamp". Y así, esto devolverá una vectorización para algo que se convertirá de una indicación de fecha y hora a una conversión de datos de NumPy para nosotros. Y vamos adelante y vamos a la cima aquí, y vamos "importar fecha y hora como dt". Volviendo hacia abajo, aquí es donde estamos trabajando aquí. Así que tenemos la conversión de la fecha ahora y ahora realmente necesitamos aplicar eso. Así que después de que tengamos fecha, ahora tenemos la conversión de la fecha.

05:55 S1: Y ahora vamos a volver a valorar la fecha. Así que diremos fecha es igual a la conversión de fecha o a la conversión de datos de esa fecha, y entonces todo lo demás puede básicamente permanecer igual. Y de hecho, en el último tutorial no lo arreglamos. Siempre puedes hacer referencia a plt, y siempre y cuando estés modificando que sea cual sea el eje que estés modificando en ese momento, escribirá en ese eje, pero ya deberíamos haber convertido esto. Así que, vamos a cambiar eso a ax1.plotdate, y todo lo demás debería estar bien. Por lo tanto, vamos a ahorrar y ejecutar eso y ver si nos alejamos con este nuevo formato básicamente. Así que Tesla, estamos tirando de esa información, arriba aparece el gráfico y aquí está. Así que esta es la información de la fecha usando tiempo de Unix. Tiene todos estos ceros extra aquí que realmente no necesitamos, pero simplemente no nos preocuparemos por ello. Así que esto sería hoy, en realidad el mercado está abierto ahora mismo, así que estamos recibiendo datos para hoy. Así que, en realidad no es ni siquiera un día completo aquí, pero este es el precio de las acciones para Tesla en este momento.

07:00 S1: Así que de todos modos, así es como puedes seguir adelante y convertir datos a ... Datos de Unix a marcas de tiempo. Una vez más, sólo quería cubrir la conversión de una marca de fecha visual, así como la conversión de un tiempo de Unix. Realmente no vas a ver datos en ninguna otra forma. Va a ser una indicación de fecha y hora que usted reconoce, como un tiempo escrito como el 12 de junio de 2014, o será una indicación de fecha y hora de Unix. Así que, dependiendo de qué tipo de formato necesitas convertir, ahora puedes. Así que de todos modos, sigamos adelante y cerraremos esto, y dejadme cerrar por aquí. Ahora, en el siguiente tutorial, de lo que vamos a estar hablando es de personalizar las garrapatas y hacer tal vez algunos colores, y especificar la cantidad de garrapatas, e incluso eliminar algunas garrapatas. Y las garrapatas si no lo sabes, son los marcadores en el borde del gráfico ese tipo de denotan nuevos precios o lo que sea. Así que en nuestro caso está mostrando números para el precio o las fechas, y así sucesivamente. Así que eso es de lo que vamos a estar hablando en los próximos tutoriales, así que estad atentos para eso. 00:01 Speaker 1: Hola, todo el mundo, y bienvenidos a la séptima parte de la Sección Tres con visualización de datos con matplotlib en Python. En este tutorial, de lo que vamos a estar hablando es de personalizar las garrapatas y hacer un poco de coloración y todo eso. Así que vamos a empezar. Así que en primer lugar, lo que podemos hacer es que podemos establecer los colores de la etiqueta para el eje. Ahora, en este momento en realidad no tenemos etiquetas de eje. Así que, sigamos adelante y añadamos esos. Así que, hagámoslo aquí arriba. Por lo tanto, no puedes escapar con algo así, como ax1.Ylabel, digamos. No puedes escapar con hacer eso, tienes que usar PLT. Ahora bien, lo que nos acaba de hacer es que solo podemos añadir estas etiquetas ya que estamos trabajando en el eje pero en cuanto empecemos a trabajar en otro eje, si lo hacemos ... Tratamos de añadir una etiqueta Y, se lo añadirá a ese eje. En este momento, sólo tenemos el único eje, por lo que no va a ser realmente totalmente obvio todavía, pero a medida que vamos a ver lo que estoy hablando. Así que vamos y añadimos la etiqueta, y llamaremos la etiqueta Y como precio, y luego haremos una etiqueta X, y esta será la fecha.

01:15 S1: De acuerdo. Así que ahora que tenemos a los que podemos cambiar sus colores. Ahora generalmente, lo que hago es que necesitas definir la figura, defines el eje, y quizás hagas las ediciones al eje con etiquetas, y luego lo mismo con un título si quieres añadir títulos por eje, aquí es donde lo harías. Y entonces no hago nada hasta que me baje al eje aquí. Y entonces empiezo a hacer modificaciones y en general en realidad tendría modificaciones de varias líneas debajo de las modificaciones de una sola línea como esta, porque a medida que pasa el tiempo y se empieza a editar el eje, se puede editar básicamente donde quiera porque se hace referencia a ellos diciendo AX1 o AX5, o lo que sea. Así que puedes escapar así, pero puede ser desordenado realmente rápido. Así que definitivamente es una buena idea para especie de bloquearlos todos juntos. Así que, continuando, tenemos la cuadrícula AX1 y luego agregaremos ... Hagamos ax1.Yaxis.label. Y podríamos hacer algo como "set color", y esto cambiará el color de esa etiqueta, y vamos a hacer M para magenta.

02:24 S1: Entonces haremos ax1.Xaxis.label.set_color, y luego podemos elegir un color diferente. Vamos a hacer cian. Y así ahora, podemos ahorrar y ejecutar esto, y está tardando un rato en aparecer. Ahí vamos. Y nos pregunta qué stock vamos a trazar. Vamos a trazar XOM para Exxon, y aquí está nuestra trama de Exxon. Así que ahora podemos ver el precio y hay diferentes colores. Así que, por defecto serían negros pero debido a nuestras modificaciones son de color morado y azul. Por lo tanto, cerraremos esto ahora y simplemente voy a pasar esto. Y otra cosa que podríamos volver a ser capaz de hacer es modificar las garrapatas. Así que, con nuestros precios allí ... Tuvimos muchos precios a lo largo del lado así que déjenme simplemente tirar de eso una vez más. Así que teníamos todas estas marcas y básicamente va en décimas, pero ¿y si no querías ir en décimas? ¿Qué pasa si solo quieres menos garrapatas? Bueno, podemos modificar las garrapatas. Podemos modificar exactamente lo que aparece haciendo algo así.

03:28 S1: Así que podríamos decir ax1.set y podemos establecer X o Y y vamos a hacer set_Yticks, y luego en aquí pasarás una lista de las garrapatas que estás dispuesto a usar. Así que, podríamos hacer una ... Me olvido de lo que los precios allí fueron así que vamos a traerlo una vez más. Creo que fue a mediados de los 80 aunque por el momento, pero volvamos a mirar. Justo, así que el más bajo sería 83.5 y el más alto sería tal vez 84.5, algo así. Sí, por lo que 83.5 a 84.5. Así que cerremos esto y pondremos las garrapatas como 83,5, 84 y luego 84,5. Y de hecho, vamos hasta los 85. En realidad, no, no. Vamos a hacer 84.5 por ahora y luego vamos a mostrar agregando más y por qué podría hacer eso. Así que, vamos a trazar el mismo que hemos estado tramando, así que Exxon. Derecho. Por lo tanto, aquí el gráfico comienza a una cantidad razonable y sube pero podemos ver que el gráfico es un poco menos volátil apareciendo, a pesar de que es el mismo gráfico. Pero si vamos a decir zoom en el gráfico como lo hizo naturalmente, ahora parece, "Wow, cambios realmente agudos". Pero cuanto más que hacemos algo así a la gráfica ... Y sigamos adelante. Ojalá ... Yo estaba tratando de conseguir un ... Oops, oh, mi bondad. ¿Qué he hecho?

[chukle]

04:54 S1: Podemos hacer que el gráfico se vea realmente estable, sin embargo, por hacer algo así, por lo general. Derecho. Por lo tanto, usted hace algo así y parece, "Oh, no hay realmente tanta volatilidad en absoluto", pero entonces usted puede hacer que se vea realmente volátil si usted sólo hace la altura y la alta y la baja máx. Así que de todos modos, pero la otra razón por la que podrías hacer algo así es por una leyenda. Por lo tanto, diga que usted desea tener una leyenda, usted sabe que va a estar aquí. Pues bien, puedes añadir el 10% y fijar las garrapatas Y. También puede establecer Y min y max. Así que usted podría hacer algo así como también para asegurarse de que usted no está cubriendo sobre su leyenda. Aunque, prefiero la leyenda con alfa y estaremos hablando de eso más adelante.

05:34 S1: Así que de todos modos, eso es para las garrapatas de personalización y todo eso. En el siguiente tutorial vamos a estar hablando de cómo agregar rellenos y alfa. Así que generalmente cuando haces un relleno es un color sólido pero podemos agregarle un alfa que es una medida de una opacidad, de la que hablaremos a continuación. Así que, gracias por ver y estar atentos para eso.
00:00 Speaker 1: Hola a todos y bienvenidos a la octava parte de la Sección 3, todo sobre la personalización para el módulo de visualización de datos Matplotlib para Python. En esta parte vamos a estar hablando de rellenos y alfa, así que vamos adelante y empezar. Así que en primer lugar si se recuerda de los gráficos de la pila había una especie de relleno bajo la línea, y debajo de la línea se llenó de color, por lo que en realidad podemos hacer eso con cualquier línea que queramos. Un problema con relleno, sin embargo, es que a veces puede cubrir cosas que son importantes, así que añadimos un alfa, y esta es una medida de la opacidad. Así que un alfa completo significa que no se puede ver a través de él, pero un alfa de cero es completamente transparente, por lo que cuanto más bajo sea el alfa más transparente será algo. Entonces, eso es eso. Una vez más, al igual que con la pila, ¿recuerdas cómo teníamos ese problema con las etiquetas? Lo mismo es cierto aquí, así que cualquier cosa que sea un elemento de poli, como un elemento de polígono con matplotlib, no puede ser etiquetada, por lo que tenemos que hacer una pseudo-etiqueta si queremos tener etiquetas. Pero eso está bien. Como viste, las pseudo etiquetas son súper fáciles de hacer, pero de todos modos, vamos adelante y vamos a empezar con algunos rellenos y algo de alfa.

01:11 S1: Así que en primer lugar, el relleno, podemos tratar un relleno ... Podemos trazar así si queremos y luego hacer un relleno, y esa es una forma en la que podríamos retener nuestras etiquetas, pero por ahora solo vamos a comentar esa trama por completo, y vamos a hacer un simple relleno. Así que para hacer un relleno bastante simple usted acaba de hacer ax1.fill_between, y luego se llena entre, ¿qué? Tienes el valor X, así que esa fecha, y luego tienes el precio que queremos usar, así que diríamos 'Cerrar p', y luego entre qué valores, así que vamos a decir 84, vamos a llenar entre el precio y 84. En realidad vamos 83.5, causa que es el fondo de nuestro gráfico, y eso es todo. Así que vamos a seguir adelante y simplemente ejecutar ese rápido rápido, ver lo que conseguimos. Una vez más, haremos Exxon Mobil debido a la forma en que estamos llenando, y el gráfico resultante es este. Así que tienes la línea, y luego debajo de la línea se llena con este bonito azul, así que es un relleno realmente simple, y algunas de las opciones que podemos hacer una vez que llenamos, es algo así como, alfa, y podemos decir que el alfa es 0.5 ahora, así que podemos hacer eso. Vamos a ahorrar y ejecutar eso. Una vez más, haremos Exxon, y ahora tenemos las mismas cosas, sólo esto es claramente un poco más transparente, hemos disminuido el alfa, por así decirlo. Así que cerramos esto.

02:34 S1: Otra cosa que puedes hacer es que puedes añadir un color de borde, por lo que podríamos decir color de borde, y podemos decir que es igual a 'K' y 'K' es negro, para cualquiera que no lo sepa, 'K', es una especie de extraño, pero 'B' es realmente azul, así que negro necesitaba un color, [chuckle] y nadie estaba usando 'K' por eso es por eso. Así que ahí lo hicimos, y podríamos colorearlo todo tipo de colores, podríamos hacer tal vez rojo sería un poco más obvio entonces lo que era eso. Sí, tan rojo que definitivamente puedes contar. De todos modos, así que esas son algunas de las opciones que tienes. Voy a deshacerse del color del borde porque realmente no me importa mucho de eso, pero podemos dejar el alfa si queremos, realmente no importa allí. Así que ahora lo que podemos hacer es conseguir un poco más complejo, pero comentemos que por ahí, y ahora vamos a hacer ... Vamos a mantener esta línea aquí, y luego lo que vamos a hacer ... Vamos a eliminar esta línea. Así que haremos un ... Primero vamos a trazar esto y ver las fechas con las que estamos trabajando aquí. Así que graficar precios de Exxon, más bien. Así que digamos algo por encima de 83,75, ese será nuestro número de división, entenderás lo que quiero decir aquí en un segundo, así que vamos a cerrar eso. Así que 83.75 es el número que usaremos.

03:50 S1: Así que, debajo de esta línea, vamos a añadir un ax1.fill_between y luego vamos a decir "Date", el "Close p", para cerrar el precio, y luego vamos a decir, entre eso y 84.5, porque esa es la parte superior donde puede ser, y entonces lo que podemos hacer es que podemos añadir esta pequeña cláusula aquí y puede ser donde, y entonces podemos emitir una cosa de equivalencia realmente simple aquí, por lo que podemos decir, "Donde cerrar p es mayor o igual a," y dijimos lo que era, 83.75. Así que podemos llenar este lugar donde este es el caso, y donde necesita ser igual a. Así que donde cierre p es mayor o igual a 83,75, y luego vamos a decir "El color de la cara es igual a verde". Así que esto es en cualquier lugar el precio está por encima de 83,75 vamos a decir que es bueno, eso es verde, fantasía eso.

04:50 S1: Y entonces haremos alfa igual a 0.5, no lo sé, algo así. Así que vamos a ahorrar y a correr ese verdadero rápido, y de nuevo, haremos Exxon, y llenamos un poco la dirección equivocada, así que déjenme cerrar esto. We wanna have not 84.5, we wanted this to be 83.75, like it was in the other one, there we go. Exxon, ahí vamos. Así que en cualquier momento el precio está por encima, básicamente esta línea imaginaria aquí, estamos llamando a ese verde. Ahora wanna manejamos en cualquier momento que el precio esté por debajo de esa línea, ¿qué es lo que queremos hacer? Bueno, podemos tomar, básicamente esta línea exacta, así que vamos a tomar esta línea, copiarlo, bajar, pegar, y luego vamos a llenar de wanna entre esto y todavía podemos mantener 83,75 como la línea, pero ahora es donde cerca de p es menor o igual a eso, y entonces vamos a hacer un color rojo de la cara, que debe hacerlo. Exxon, ya veremos. Derecho.

06:00 S1: Y ahora vemos, de acuerdo que tenemos llena todo el camino hasta esto de nuevo, una especie de línea imaginaria que estamos llamando algo de uso. Tal vez compramos esta empresa a 83,75 y así cuando está por debajo de 83,75, hemos perdido dinero en la empresa y como está arriba hemos hecho todo este dinero en la empresa y así sucesivamente. Así que podrías usar esto para visualizar eso pero sobre todo lo que nos interesa es mostrar los rellenos y luego opciones con los rellenos y cosas que puedes hacer. Usted puede conseguir muy elegante fantasía con sus rellenos en realidad.

06:32 S1: Así es para el tutorial de rellenos y alfa. En el siguiente tutorial, vamos a estar hablando de cómo puedes añadir, eliminar y personalizar la columna vertebral del gráfico. Por lo tanto, las espinas son el borde del gráfico básicamente. Así que de todos modos, de eso vamos a estar hablando en el siguiente tutorial, así que estad atentos para eso.