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3-Grapado Dimensional

00:01 Speaker 1: Hola, todo el mundo, y bienvenidos a la segunda parte de la sección seis, todo sobre el gráfico tridimensional en Matplotlib. Así que, en este tutorial, básicamente vamos a tener una rápida introducción a la capacidad de trazado 3D de Matplotlib, pero mucho de esto debería ser muy familiar para usted de las secciones anteriores aquí. Así que, para empezar, tenemos que traer el eje tridimensional para que esto sea posible. Por lo tanto, lo que hacemos es de "mpl_toolkits.mplot3d", nosotros wanna import axis 3D. Así que, como se puede adivinar, hay algunas diferencias sutiles entre un gráfico bidimensional y un gráfico tridimensional, principalmente, la tercera dimensión, pero también, con el fin de interactuar con y realmente obtener una buena sensación de gráficos tridimensionales, es importante que podamos cambiar nuestra perspectiva del gráfico tridimensional.

01:00 S1: Por lo tanto, estos gráficos necesitan ser capaces de hacer clic y arrastrar en el tipo de la misma manera que nuestros otros gráficos fueron capaces de ser pulsado y arrastrado y movido alrededor, sólo esto necesita ser capaz de girar en un eje tridimensional, también. Así que, con eso en mente, tenemos que tener el eje tridimensional. Ahora, lo siguiente es bastante típico, tenemos que importar "matplotlib.pieplot" como PLT. Ahora, eso es bastante común en todas las tramas por lo que no debería tener que explicar eso por ahora. Entonces, vamos a seguir adelante y haremos "fig=plt.figura", lo hemos hecho uno antes. Y ahora, sigamos adelante y agregemos un eje, por lo que solo diremos "ax1 = fig. add_subplot", y esto será uno-por-uno-por-uno, y luego diremos que la proyección es igual a 3D.

01:53 S1: Ahora, lo que esto hace es básicamente notificar a Matplotlib que vamos a lanzar tres dimensiones en él; de lo contrario, va a hacer esta figura y añadir la subtrama como si fuera un gráfico bidimensional, cuando es, de hecho, un gráfico tridimensional. Así que ahora, necesitamos algunas coordenadas. Por lo tanto, necesitamos unos Xs, necesitamos unos Ys, en breve, Ys, y luego, necesitamos algo Z. Así que, para X, tendremos uno, dos, tres, cuatro, cinco seis, siete, ocho, nueve y un 10. Y luego, para Y y Z, sólo agregaremos algunos números aleatorios aquí. Realmente no estoy haciendo nada específico, sólo añadir números aleatorios. Puedes copiarme si te gustaría, pero no es necesario.

02:41 S1: Así que, sólo me aseguraré de que tengan la misma longitud; de lo contrario, obtendremos errores como hemos visto en el pasado. Y luego, estamos listos para ir "ax.plot" y vamos a "plot_wireframes". Entonces, este será el primero que hagamos, luego trazamos X, Y, y Z. Ahora, el marco de las líneas telefónicas es sólo una representación tridimensional de una línea, básicamente. Así que, verás lo que quiero decir aquí en un momento, pero vamos a seguir adelante y hacer "plt.show" y llevar esta cosa hacia arriba. Whoops, esto debe ser "ax1.plot wireframe", inténtelo de nuevo. Bueno, así que aquí está nuestro gráfico tridimensional, podemos hacerlo grande y todo eso. Y como puedes ver, tenemos esta línea y es kinda zig-zag alrededor y realmente no nos sentimos por el aspecto tridimensional hasta que empezamos a moverlo. Y entonces, podemos ver que se trata, de hecho, de un gráfico tridimensional con el que se puede interactuar. El tipo de ejes de voltear automáticamente según sea necesario y todo eso, así que eso es bastante útil.

03:43 S1: Ahora, al igual que cualquier otro gráfico, porque esos ejes dan la vuelta, a veces, es útil tener sus etiquetas en sus ejes. Así que, aquí es donde realmente entran en juego nuestras etiquetas, nuestra definición de una subtrama. Por lo tanto, la forma en que podemos hacer esto es con las etiquetas establecidas. Por lo tanto, podemos decir "ax1.set_xlabel" y podemos llamar a esto lo que queramos, pero sólo lo vamos a cal el eje X. Entonces, podemos decir "ax1.set_ylabel" y podemos establecer que este sea el eje Y. Y luego, finalmente, podemos "ax1.set_zlabel" y esto es igual al eje Z. Así que ahora, podemos ahorrar y correr eso, y ahora, tenemos nuestro eje, e incluso tenemos etiquetas al eje. Así que, al hacer clic y arrastrar para girar este gráfico alrededor, el eje está apareciendo por todo el lugar, podemos verlos bastante bien. Y también verás cómo kinda de ángulos la etiqueta con el eje bastante bien. Hay algunos puntos donde se ve kinda funky, pero hace un trabajo bastante bueno de él, en realidad.

04:53 S1: Entonces, la siguiente pregunta, "¿Podemos hacer zoom?" No. Cada vez que básicamente haces clic en esto, vas a estar haciendo zoom. Pero lo que puedes hacer, es que puedes tomar ... Vamos a hacer clic en casa rápido. El hogar todavía funciona y si usted quería hacer zoom, por ejemplo, usted haría clic derecho, y usted puede hacer zoom como este; no va a darle ningún eje más, pero va a permitir que o bien zoom en nuestra salida según sea necesario. Así que ahora, puedes mirar una bonita pequeña en el gráfico o hacer clic derecho y zoom en bastante. Y ahora, básicamente está fuera de las listas, pero de todos modos. Y luego, siempre se puede utilizar la espalda y el cuarto y el hogar y todo eso para ponerse de nuevo orientado a donde usted quiere ser.

05:38 S1: Así que de todos modos, eso es con la introducción realmente básica a la trama tridimensional con Matplotlib. Tenemos muchas más tramas para cubrir, así que eso es lo que ustedes tienen que mirar hacia adelante, así que estén atentos al siguiente video. 00:01 Speaker 1: ¿Qué está pasando, todos? Bienvenido a la tercera parte de la sección seis, todo sobre la visualización 3D con Python y Matplotlib. De lo que vamos a hablar en este tutorial es la representación de una trama de dispersión 3D. Así que anteriormente, estábamos dibujando una línea y conectando los puntos, pero tal vez, usted wanna tiene una trama de dispersión en su lugar. Entonces, lo que vamos a hacer es tener ... Podemos usar exactamente las mismas coordenadas que tenemos antes; y realmente, lo único que tenemos que cambiar es sólo AX1, y en lugar de trama de cables, en realidad podemos simplemente esparcir. Y podemos hacer X, Y, Z y eso está totalmente bien. Sigamos adelante y graficemos eso primero. Y podemos ver que es una trama de dispersión. Tenemos los puntos. Una cosa a tener en cuenta son los puntos que están más cerca de usted son los más oscuros en color, y los más alejados tienen un alfa aplicado a ellos. Así que, a medida que se acercan más a ti, se oscurecen y más lejos es más ligero y más ... En realidad, supongo que se les aplica menos alfa. Así que, eso es bastante ingenioso. Y así, ese es un verdadero ejemplo simple de una trama de dispersión.

01:12 S1: Ahora, como hemos mostrado antes, lo que podemos hacer es que puedes tener cosas como puedes agregar color. Por lo tanto, podemos decir que el color equivale a R para rojo, y luego, podemos añadir un marcador, y podemos tener ... Vamos a probar un marcador estrella por ahora. Así que ahora, son estrellas rojas en lugar de puntos. Y hay otras cosas que se aplican, básicamente. Así que, tienes a los otros más lejos obtener una especie de desteñido un poco, menos alfa; y los que están cerca están básicamente llenos. Ahora, lo siguiente que podríamos decir es como ... Con tramas de dispersión, muchas veces, estás identificando grupos. Así que, una cosa que podrías tener es ... Vamos con el marcador de O por ahora. Y tal vez, usted quiere tener otra dispersión. Por lo tanto, lo que podríamos hacer, es que podríamos tomar este grupo aquí, tomar eso. Eso está bien, copia, pega, y vamos a cambiar todo esto a negativo para la X. Negativo, negativo, negativo, negativo, negativo, negativo, negativo, y un negativo. Vale, los otros que podemos en realidad sólo ... No lo sé, déjalo ahí. [chuckle] No lo sé. En realidad, vamos a cambiar una fila más a los negativos. Negativo aquí, aquí, aquí, aquí, aquí, aquí, y aquí. Y luego, llamémoslo, "x2y2z2". Y luego, haremos un "ax1.scatter" y luego, haremos "x2y2z2", y luego diremos que el color es igual a verde, y el marcador puede ser O de nuevo, eso está muy bien. Por lo tanto, podemos ahorrar y ejecutar eso ahora.

02:51 S1: Y ahora, puedes ver que hay dos grupos principales en esta trama de dispersión. Tienes un grupo aquí en el lado izquierdo y un grupo en el lado derecho, y a medida que lo movemos alrededor, podemos ver lo que los define como diferentes. Así que, si sólo estamos comparándolos así, ellos se superponen entre sí; y si estamos comparando, tal vez, en el eje X, no hay demasiada diferencia. Comparamos en el eje Y, no demasiada diferencia. Y luego, si comparamos, digamos, mirar en el eje Z, que por lo general es donde el mayor ... A ver si podemos tirar de la Z, pasando un rato muy duro aquí. Z sería así, y luego, tire de él alrededor. Nope, simplemente no es posible y'all. [chukle]

03:31 S1: De todos modos, entonces puedes comparar los grupos aquí y ver cuáles son las diferencias fundamentales entre estos grupos. Por lo tanto, podemos comparar, al menos, con el eje Z aquí, algo así. Y puedes ver que eso no está realmente haciendo mucho cambio, pero puedes ver la diferencia en la superposición, básicamente, de ... ' Causa en el eje Z, tienes puntos tipo de todo el ... Entre 10 y dos, podemos ver que tenemos puntos a lo largo de ese tipo de ... O 10 y cero, supongo. Los dos negativos shows allí simplemente porque es sólo ... Muestra un poco más de lo que tenemos parcelas. Pero entonces ... Entonces, podemos ver aquí que realmente no hay diferencia, entonces podemos comparar a través del eje Y, y decir, "Bueno, es bastante obvio aquí que los rojos están en los aspectos positivos, y los verdes están en los negativos", y entonces, lo mismo es cierto para este eje X aquí donde tienes, de nuevo, los negativos por aquí y los positivos se han terminado aquí.

04:22 S1: Así que de todos modos, así es como puedes usar una trama de dispersión, y luego, trazar, tal vez, diferentes cuerpos de información, y mostrarlos visualmente, y colorearlos de manera diferente, y todo eso. Vamos a cerrar esto. Y la siguiente pregunta, por supuesto, podría ser algo como, "¿Podemos hacer etiquetas?" Por lo tanto, la etiqueta es igual, y sólo llamaremos a este rojo, y entonces, podríamos añadir una etiqueta aquí abajo, "label = green", y entonces, nuestra pregunta, realmente, es, "¿Podemos salir con" plt.legend "? Guardar y ejecutar eso, y mirarnos, incluso podemos añadir una leyenda y todo sigue funcionando. Entonces, nos dice, "Oye, estos puntos son el grupo rojo y estos puntos son el grupo verde, y todo eso". Así que, de todos modos, ese es un ejemplo de trama de dispersión con Matplotlib en 3D, así como, scatter tramando con múltiples grupos de datos, digamos, y usted wanna mostrar la diferencia.

05:14 S1: Así que, en el siguiente tutorial, vamos a estar hablando de gráficos de barras 3D, así que estén atentos para eso. 00:00 Speaker 1: ¿Qué está pasando, todos? Y bienvenidos a la cuarta parte de la Sección 6, en esta parte vamos a estar hablando de gráficos de barras 3D. Ahora, los gráficos de barras 3D son algo interesante con el trazado en 3D porque hay que considerar bastantes cosas. Así que recuerde antes con nuestros gráficos de barras en dos dimensiones, en realidad tuvimos que suministrar tres dimensiones básicamente, porque usted tenía la X y la Y. En realidad, aún más. Así que tenías el punto X, era un punto de partida, y luego tenías la Y, que era básicamente lo alto era la barra, pero entonces en realidad tenías otro parámetro que era ¿cuál era el ancho de la barra?

00:40 S1: Ahora, con las barras 3D, en realidad tienes algo muy similar a esto. Así que de vuelta por la demanda popular es mi aplicación Paint, donde puedo dibujar barras impresionantes. Así que en 2D tienes básicamente la X aquí y luego esta era la Y, y luego tenías que dar el ancho, y luego teníamos un bar. Pero una barra 3D tiene básicamente esta profundidad, ancho de esa profundidad, y luego también la altura de esa profundidad, básicamente. Así que con barras 3D, lo que tienes es, tienes tu X, tu Y, y tu Z porque tenemos que tener ... Es 3D, ¿verdad? Así que tienes el punto de partida, que tiene que ser no sólo como antes, teníamos una X y luego una Y. Así que tienes este punto de partida XYZ, y luego tienes que dar la altura, de modo que eso daría cuenta de esto, y luego el ancho, que da cuenta de esto, y luego la profundidad, que daría cuenta de eso, y luego el resto se conecta. Así que en realidad tienes que tener seis piezas de datos que se alimentan en este gráfico de barras tridimensional. Así que con eso, vamos a empezar.

01:50 S1: Tenemos estos datos y en realidad, podemos borrar básicamente todo esto, y dejaremos esto X, Y, y Z. Haremos ceros, así que sólo haremos ... Whoops 000000 all the way through. Y de hecho, si hiciste descargar NumPy antes, como estaba sugiriendo, vas a seguir viendo a NumPy siendo usado, también podría tenerlo. Por lo tanto, importe NumPy como NP. Y lo que puedes hacer con NumPy, que es bastante ingenioso, es en lugar de siempre que te encuentres con ganas de hacer algo así, puedes usar NumPy y puedes decir NP.0s, y luego se especifica cuántos, por lo que 10. Y eso hace que básicamente esta matriz NumPy de 10 ceros. Así que es una especie de ingenioso tener eso como su habilidad.

02:40 S1: Ahora, lo siguiente que necesitamos es estos DVAR, que son yo pienso en ellos como profundidad, y estos pueden ser una lista, para que pueda cambiarlos por barra, o pueden ser lo que se llama un escalador, y esto sería algo que se aplica a todas las barras. Así que lo que tenemos es que DX es igual a algo, DY será igual a algo, y DZ es igual a algo. Así que primero, vamos a hacerlos más escaladores y vamos a decir uno, uno, y uno. Así que estas barras serán básicamente una profunda y una amplia. Así que vamos adelante y hagamos eso y veamos lo que nos pasa. No conseguimos nada. Aguantar. Permítanme que me lo cierre. ¿Sabes lo que hemos hecho? [chuckle] En realidad no hemos trazado nada. Así que tenemos que realmente trazar la barra.

03:34 S1: Así que vamos a hacer AX1.bar3D, y así es como trazamos una barra 3D. Ahora tenemos que dar la posición X, la posición Y, y la posición Z, así que sólo hacemos XYZ. Lo suficientemente fácil. Y luego hacemos las dimensiones, así que haremos DX, DY, DZ. Y entonces eso es realmente todo lo que tenemos que hacer, así que tratemos de volver a correr eso ahora. Y ahí se va. Tenemos nuestros bares aquí, sólo barras 3D. Y debido a nuestras etiquetas, al menos podemos ver lo que está pasando aquí.

04:08 S1: Así que el eje X era el que era 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, tan seguro es que podemos decir que es verdad. Y entonces las otras cosas eran las cosas que variaban. Ahora, porque estamos estableciendo D como todos, por lo que es de una amplia y una larga básicamente, no estamos realmente recibiendo mucho. También, el eje Z, somos realmente uno alto, aunque estamos empezando en Z= 0, también, para las barras. Ahora, sigamos adelante y cerremos esto, y hagamos esto un poco más interesante.

04:37 S1: Tomemos nuestros datos, y en lugar de escaladores, todavía queremos básicamente la X y la Y porque tengan en cuenta, donde está ... Vamos a cargar esto una vez más. ¿Dónde están los ejes Z en este gráfico? Bueno, por lo general, a menos que estés moviendo cosas alrededor, X está en el fondo, Y es una especie de parte de la parte inferior, y Z es la altura. Ahora, esto es sólo una especie de norma. Obviamente, podemos mover este gráfico alrededor. Incluso podemos voltear al revés si queríamos, aunque voltear al revés realmente no cambia realmente el hecho de lo que está haciendo Z. Pero de todos modos, eso es sólo una especie de la típica situación.

05:10 S1: Así que vamos a cerrar de esto, y vamos a mantener X e Y como iguales a uno. Así que al igual que hicimos NumPy ceros 10, podemos hacer MP.1s así. Y vamos a decir que queremos que esos sean 10 largos, y luego volveremos a hacer MP.1s, y de nuevo, haremos ese 10 largo. Y luego DZ, vamos a hacer una lista básicamente. Sólo haremos 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, y 10. Así que este es el elemento variable. De lo contrario, X e Y, X e Y, de nuevo sólo una especie de ... Esos son los que están afectando el ancho de esa barra, así que lo ancho y lo largo que es esa barra, pero lo alto que es ese bar, está siendo determinado por DZ. Así que vamos adelante y vamos a correr ese verdadero rápido. Y seguro que, ahora tenemos barras de diferentes alturas, por lo que nuestro gráfico de barras se ve un poco más interesante para nosotros cuando la vuelvas boca abajo para el efecto final. [chuckle] De todos modos, por lo que son gráficos de barras 3D.

06:13 S1: Y así un gráfico de barras 3D es bastante interesante porque en realidad tienes bastantes dimensiones; no sólo tienes tres dimensiones. Tienes el X inicial, Y, Z; tienes altura, anchura, y longitud, también. Así que en realidad se pone bastante a su disposición. No es cierto, digamos, pantalla de seis dimensiones, y debido a que la altura y la anchura pueden entrar en el camino de otras cosas, pero siempre y cuando sepas dónde debería haber estado el punto de partida, en realidad puedes mostrar algo más que un simple, digamos, tres puntos de datos que alinean todo para nosotros. [chuckle] De todos modos, así que eso es con gráficos de barras 3D.

06:49 S1: En el siguiente tutorial, vamos a mostrar sólo un ejemplo rápido, sencillo de ... O no es realmente un simple ejemplo, pero sólo un rápido show de la línea telefónica otra vez, porque en realidad se puede hacer un montón de cosas realmente geniales con el marco de las líneas, pero usted tiene que tener datos geniales para empezar. Por lo tanto, voy a mostrar a ustedes los datos de la muestra, y luego vamos a hacer algo genial con el marco wireframe con eso. Así que de todos modos, eso es lo que ustedes tienen que mirar hacia adelante, así que estén atentos para eso. Gracias por ver.