Welkom terug.
We hebben eindelijk wat gegevens gecreëerd dat onze baas eindelijk het verschil tussen loon en waarde van een voetballer
kan gebruiken, maar dit is nogal moeilijk te lezen.
Zou het niet mooi zijn als we deze data kunnen visualiseren?
En dat is een belangrijk ding dat een datawetenschapper doet, het analyseert de data, begrijpt de data, reinigt de
data.
Maar uiteindelijk, als je dit aan iemand wilt presenteren, moet je het in een formaat hebben dat gemakkelijk te begrijpen
is voor iemand die misschien geen expert op het gebied van datawetenschap is.
Dus laten we dit nu visualiseren.
We hadden het over matplotlib, wat vaak wordt gebruikt om deze gegevens te visualiseren.
Nu is deze bibliotheek zeer uitgebreid en kunt u de documentatie zelf lezen.
Maar er zijn nog een heleboel andere bibliotheken bovenop gebouwd om het voor ons te vereenvoudigen en gemakkelijker te maken om gegevens te
visualiseren.
Een van deze bibliotheken heet Seabourne en is echt heel gemakkelijk te gebruiken.
Laat me het je laten zien.
Dus we hebben deze gegevens als we naar een nieuw celblok gaan en slechts een herinnering hier, de manier waarop Jupiter Notebook
werkt, is dat het al deze invoer moet uitvoeren.
Als u Jupiter-notebooks ververst en u heeft een notebook en klikt u gewoon op Uitvoeren voor één cel, dan heeft het de
vorige cellen niet in het geheugen.
Dus je moet ervoor zorgen dat al deze cellen worden uitgevoerd om dit deel uit te voeren, want als je Jupiter-notebooks
net opnieuw hebt opgestart, zal het niets hiervan in het geheugen hebben.
Maar hoe dan ook, ik wilde die notitie maken voor het geval je een luchtje hebt.
Laten we Seabourne gebruiken om de gegevens die we hierboven hebben te visualiseren.
Dus nogmaals, Seabourne, je kunt gewoon de documentatie lezen en er zijn talloze tutorials online die je kunt volgen, maar ik zal
je gewoon de gemakkelijke manier laten zien om het te doen.
Dus we gaan Seabourne importeren.
We gaan Seabourne opzetten door gewoon de set te runnen.
En nu kunnen we gewoon een variabele grafiek maken en een S noemen of sorry, ik zou Seabourne als essentie moeten doen, zodat we niet elke
keer Seabourne hoeven te schrijven.
Dus s. A. S. puntreeks en dan gaan we zeggen dat grafiek gelijk is aan S. A. S. en we gaan de
scatterplot gebruiken als de grafische methode die we willen gebruiken.
En op de X-as gaan we het loon gebruiken en op de Y-as gaan we de waarde en de gegevens gebruiken die we voor de
grafiek gaan gebruiken.
Het wordt een dataframe, wat we hier hebben.
Dus als ik dit uitvoer.
Oke.
We zouden de grafiek nu moeten hebben, dus laten we hem uitprinten als ik op uitvoeren klik.
Kijk eens aan, hoe makkelijk was dat?
Seabourne was belangrijk voor mij.
En ik hoefde alleen maar te zeggen, Warcraft, ik wilde wat de waarden waren, dus dat zijn de x-as en
de Y-as en welke gegevens we willen gebruiken.
En ineens heb ik een grafiek.
Hoe cool is dat?
Zo heb ik nu, met behulp van een paar hele mooie Python-bibliotheken, een notitieboek dat mijn voortgang laat zien bij het
verkennen van deze gegevens.
Maar we hebben hier één probleem.
Zie je, ik heb al deze verspreide stippen.
Maar ik weet niet precies wat ze bedoelen.
Zou het niet cool zijn als er een manier is waarop we kunnen zweven en zien welke speler de stip vertegenwoordigt?
Dat kunnen we doen met een andere bibliotheek.
En deze heet Bouquet Bouquet.
Het is moeilijk om te zeggen dat BOQ-boeket, hoe je het ook wilt noemen, een andere bibliotheek is die ons
in staat stelt om daadwerkelijk interactieve visualisaties te hebben.
Dus nogmaals, als ik terug ga, kan ik het op dezelfde manier gebruiken als bij Seabourne.
Ik zeg gewoon van.
Bokeh.
BOQ zal heel moeilijk te zeggen zijn, en ik ga dot plotten zeggen, dus vanuit de plotbibliotheek
ga ik de figuur importeren en functies weergeven.
En dan ook nog van het boeket stip.
Modellen, ik ga de hover-tool importeren, waarmee we over deze dingen kunnen zweven.
Nogmaals, u hoeft deze niet te onthouden.
Als je naar de documentatie gaat en naar de QuickStart kijkt, zul je dit zien, of je kunt er zelfs
naar googlen.
Dus als we echt naar de QuickStart-gids gaan, ziet u dat we de twee bibliotheken hebben die we hebben geïmporteerd voor plotten en modellen,
en het laat u zien hoe u snel aan de slag kunt.
In feite kunnen we deze regel gewoon kopiëren en plakken, waardoor we de titel en de x-as kunnen plotten.
Dus laten we dat doen.
En ik ga de titel geven.
Als voetbal 20 19 is het x-aslabel loon en het Y-aslabel waarde.
En hier kan ik andere parameters geven die ik misschien wil, ik kan bijvoorbeeld plotbreedte
zeggen voor hoeveel pixels ik wil dat mijn plot is en hetzelfde met plot.
Hoogte, we zullen zeggen dat we willen dat dat ook zevenhonderd pixels is.
En dan tot slot, ik kan zeggen wat voor soort tools ik in ons geval wil gebruiken,
we gaan een hover-tool maken zodat we erover kunnen zweven.
Figuur.
Dus dit wordt nu onze grafiek.
Volgende.
Als ik een stip laat zien.
Of eigenlijk, de manier waarop het zou werken, is dat we de show doen die we van hier importeren en we doen het als volgt.
En, weet je, laten we voorlopig geen van de hover-tools gebruiken als ik klik hier uitvoeren.
Maar het lijkt erop dat ik hier een klein foutje maak.
Ik heb show per ongeluk verwijderd.
Laten we klikken, rennen en kijken.
Het opent eigenlijk een nieuw HTML-bestand voor mij, zodat dit interactief kan zijn.
Maar op dit moment is het leeg.
We moeten eigenlijk de cirkels van ons perceel tekenen, maar we hebben loon en waarde.
En de titel Soccer Twenty nineteen als we naar de QuickStart gaan.
We zien dat we lijnen kunnen maken.
En we kunnen ook cirkels maken met een ander soort opties.
En omdat we een scatterplot maken, laten we precies dat doen, ga ik terug en hier.
Zeg dat ik de kringen wil die we gaan maken en nogmaals, raak niet te verward als dit nieuw voor je
is, nogmaals, dit is allemaal slechts een bibliotheek en de documentatie die je moet lezen als je wilt
krijgen ermee vertrouwd.
Dus we hebben de cirkels Wagin-waarde.
Dus dat zijn de x-as en de y-as waarden van de cirkels en dan zullen we zeggen grootte, we kunnen het een grootte geven van, laten
we zeggen, 10 voor nu.
En de bron van de gegevens is van D. F. een.
Dus daarom willen we dat de cirkels bevatten als ik dit nu uitvoer.
Maar misschien heb ik iets verkeerd gespeld dat zuchten zou moeten zijn als ik op uitvoeren klik.
Moet je zien.
Ik heb mijn datapunten, wat geweldig is, wat we hebben voordat we een nieuw ASML-bestand
hebben gegenereerd, maar ik wil kunnen zweven.
Dus als ik ga om dit voor nu te sluiten, als ik naar de QuickStart-gids ga en laten we gewoon zoeken naar Hova, dan zien we
dat we de hover-tool hebben.
En we hebben al deze opties die we kunnen gebruiken om weer te herbergen.
O, deze vind ik leuk.
Maar ik zal je alleen de basissyntaxis laten zien, in wezen willen we de Hova gebruiken.
Om de hover-tool die we hier importeren te evenaren, kunnen we zeggen dat de tooltips gelijk zullen zijn aan
een lijst die enkele tuples bevat.
Het lijkt er dus op dat we de tooltip op deze manier kunnen gebruiken.
Dus laat ik dit maar kopiëren.
Dus we hebben de tooltips, we hebben de index en dan de X- en Y-as, in ons geval is het loon en waarde en
we veranderen dit in loon.
En waarde, en we geven niet om de volgorde, maar we willen eigenlijk nog een veld toevoegen, namelijk de
naam van de speler.
Uit de gegevens.
Dus zoals je kunt zien.
In de sectie Hover Tool Tips of voor basistips, zal het je precies laten zien wat elke waarde vertegenwoordigt en hoe je het kunt voorstellen,
en je hebt de dollartekens en de toevoeging.
In ons geval willen we hier dus individueel het loon en de waarde weergegeven hebben.
Dus we gaan de toewijzing gebruiken, in tegenstelling tot het X- en Y-dollarteken, dat ons gewoon de X- en
Y-waarde geeft.
Dus ik ga dit gewoon veranderen in het add-teken en dan heb ik eindelijk ook de eigenschap name.
Nu, het laatste dat we moeten doen, is deze tooltips geven als de tools hierin.
Figuurparameter, als ik dit nu uitvoer.
Oh, het ziet eruit als een ander tijdperk, eens kijken.
Dus het zou hier een hover-tool moeten zijn.
En geef het de array.
Dat willen we, zodat als ik ren.
Hé, kijk daar eens naar, we hebben een interactieve plot die we echt kunnen analyseren, dus
we zien hier dat NIMAR een vrij laag loon heeft in vergelijking met zijn waarde.
Hoe zit het met Messe hier?
Hoewel Messi zeker veel betaald krijgt in vergelijking met zijn waarde, kun je misschien een aantal goede deals
vinden voor transacties, misschien met buppie.
Heel erg cool.
Nu, dit is nog maar het topje van de ijsberg.
Als het gaat om visualisatiebibliotheken zoals deze, is er veel vallen en opstaan en leren hoe de bibliotheek werkt,
hoe dit op de juiste manier te visualiseren.
En tot nu toe hebben we alleen dit deel gedaan, oké, we hebben de gegevens geïmporteerd en vervolgens de gegevens
opgeschoond en misschien hebben we er wat visualisaties mee gedaan, we hebben nog geen van deze delen gedaan.
Wat we tot nu toe hebben gedaan, is voornamelijk datawetenschap, waarbij we proberen gegevens te verzamelen en te
begrijpen voor zakelijke doeleinden.
Ik wil dat je deze dataset een beetje verder onderzoekt, misschien wat van deze datavisualisatiebibliotheken
uitprobeert.
Maar voor nu denk ik dat we genoeg hebben om verder te gaan en wat meer machine learning-concepten te gebruiken.
Ik zie wel in de volgende.
Tot ziens.