Willkommen zurück.
Wir haben endlich einige Daten erstellt, mit denen unser Chef endlich die Differenz zwischen Lohn und Wert eines Fußballspielers
verwenden kann, aber das ist irgendwie schwer zu lesen.
Wäre es nicht schön, wenn wir diese Daten visualisieren könnten?
Und das ist eine große Sache, die ein Data Scientist macht, er analysiert die Daten, versteht die Daten, reinigt die
Daten.
Aber am Ende des Tages, wenn Sie dies jemandem präsentieren möchten, brauchen Sie es in einem Format, das
für jemanden, der möglicherweise kein Data Science-Experte ist, leicht verständlich ist.
Lassen Sie uns dies jetzt visualisieren.
Wir haben über Matplotlib gesprochen, die oft verwendet wird, um diese Daten zu visualisieren.
Nun ist diese Bibliothek sehr umfangreich und Sie können die Dokumentation selbst lesen.
Aber eine Menge anderer Bibliotheken wurden darauf aufgebaut, um uns die Visualisierung von Daten zu vereinfachen und zu erleichtern.
Eine dieser Bibliotheken heißt Seabourne und ist wirklich, wirklich einfach zu bedienen.
Lass es mich dir zeigen.
Wir haben also diese Daten, wenn wir zu einem neuen Zellenblock gehen und hier nur zur Erinnerung, die Funktionsweise von Jupiter Notebook
besteht darin, dass es all diese Eingaben ausführen muss.
Wenn Sie Jupiter-Notebooks aktualisieren und ein Notebook haben und einfach auf Run for One Cell klicken, werden die vorherigen
Zellen nicht im Speicher gespeichert.
Sie müssen also sicherstellen, dass alle diese Zellen ausgeführt werden, damit Sie diesen Teil ausführen können, denn wenn Sie
Jupiter-Notebooks gerade neu gestartet haben, hat es nichts davon im Speicher.
Aber wie auch immer, ich wollte das nur für den Fall machen, dass Sie eine Miene haben.
Lassen Sie uns Seabourne verwenden, um die Daten zu visualisieren, die wir oben haben.
Also, Seabourne, Sie können einfach die Dokumentation lesen und es gibt jede Menge Tutorials online, denen Sie folgen
können, aber ich zeige Ihnen nur die einfache Methode.
Also werden wir Seabourne importieren.
Wir werden Seabourne einrichten, indem wir einfach set ausführen.
Und jetzt können wir einfach einen Variablengraphen erstellen und ein S nennen oder sorry, ich sollte Seabourne als wesentliches Element verwenden, nur damit wir nicht
jedes Mal Seabourne schreiben müssen.
Also s. A. S. Punktmenge und dann sagen wir, dass der Graph gleich S ist. A. S. und wir werden das
Streudiagramm als die grafische Methode verwenden, die wir verwenden möchten.
Und auf der X-Achse verwenden wir den Lohn und auf der Y-Achse verwenden wir den Wert und die Daten, die wir für den
Graphen verwenden werden.
Wird ein Datenrahmen sein, den wir hier oben haben.
Also wenn ich das starte.
Gut.
Wir sollten das Diagramm jetzt haben, also drucken wir es tatsächlich aus, wenn ich auf Ausführen klicke.
Schau dir das an, wie einfach war das?
Seabourne war mir wichtig.
Und alles, was ich tun musste, ist zu sagen, Warcraft, ich wollte, was die Werte waren, also die x-Achse und
die Y-Achse und welche Daten wir verwenden möchten.
Und plötzlich habe ich eine Grafik.
Wie cool ist das?
Auf diese Weise habe ich jetzt mit einigen wirklich netten Python-Bibliotheken ein Notizbuch, das meinen Fortschritt bei der
Untersuchung dieser Daten zeigt.
Aber wir haben hier ein Problem.
Sehen Sie, ich habe all diese verstreuten Punkte.
Aber ich weiß nicht genau, was sie bedeuten.
Wäre es nicht cool, wenn wir schweben könnten und tatsächlich sehen könnten, welcher Spieler den Punkt darstellt?
Nun, das können wir mit einer anderen Bibliothek machen.
Und dieser heißt Bouquet Bouquet.
Es ist schwer zu sagen, BOQ Bouquet, wie auch immer Sie es nennen wollen, ist eine weitere Bibliothek, die
es uns ermöglicht, tatsächlich interaktive Visualisierungen zu haben.
Also, wenn ich zurückgehe, kann ich es auf ähnliche Weise verwenden wie bei Seabourne.
Ich sage einfach ab.
Bokeh.
BOQ wird wirklich schwer zu sagen sein, und ich werde Punktplotten sagen, also werde ich
aus der Plotting-Bibliothek die Figuren- und Showfunktionen importieren.
Und dann auch noch vom Straußpunkt.
Modelle, ich werde das Hover-Tool importieren, das es uns ermöglicht, über diese Dinge zu schweben.
Auch diese müssen Sie sich nicht merken.
Wenn Sie in die Dokumentation gehen und sich den QuickStart ansehen, werden Sie dies tatsächlich sehen oder sogar
danach googeln.
Wenn wir also tatsächlich zum QuickStart-Handbuch gehen, sehen Sie, dass wir die beiden Bibliotheken haben, die wir für Plots und Modelle
importiert haben, und es zeigt Ihnen, wie Sie schnell loslegen können.
Tatsächlich können wir diese Zeile einfach kopieren und einfügen, wodurch wir den Titel und die x-Achse zeichnen können.
Also machen wir das.
Und ich werde den Titel vergeben.
Beim Fußball 20 19 ist die Beschriftung der X-Achse der Lohn und die Beschriftung der Y-Achse der Wert.
Und hier kann ich verschiedene Parameter angeben, die ich vielleicht möchte, zum Beispiel kann ich die Plotbreite für
die Anzahl der Pixel angeben, mit denen mein Plot sein soll, und die gleiche mit Plot.
Höhe, sagen wir, wir wollen auch siebenhundert Pixel.
Und schließlich kann ich sagen, welche Art von Tools ich in unserem Fall verwenden möchte. Wir
werden ein Hover-Tool erstellen, damit wir darüber schweben können.
Abbildung.
Dies wird also jetzt unser Diagramm sein.
Nächste.
Wenn ich Pe-Dot-Show mache.
Oder eigentlich würde es so funktionieren, dass wir die Show machen, die wir von hier importieren, und sie so laufen lassen.
Und wissen Sie, ich lasse uns vorerst keines der Hover-Tools verwenden, wenn ich hier auf Ausführen klicke.
Aber anscheinend habe ich hier einen kleinen Fehler gemacht.
Ich habe die Sendung aus Versehen gelöscht.
Lass uns klicken, laufen und uns das ansehen.
Es öffnet tatsächlich eine neue HTML-Datei für mich, damit dies interaktiv sein könnte.
Aber im Moment ist es leer.
Wir müssen eigentlich die Kreise unserer Handlung ziehen, aber wir haben Lohn und Wert.
Und der Titel Soccer Twenty nineteen, wenn wir zum QuickStart gehen.
Wir sehen, dass wir Linien machen können.
Und wir können auch Kreise mit einer anderen Art von Optionen machen.
Und da wir ein Streudiagramm erstellen, machen wir genau das, ich gehe zurück und hier rein.
Sagen Sie, ich möchte die Kreise, die wir erstellen werden, und wieder, seien Sie nicht zu verwirrt, wenn dies neu für Sie
ist. Auch dies ist alles nur eine Bibliothek und die Dokumentation, die Sie lesen müssen, wenn Sie sie erhalten
möchten damit vertraut.
Wir haben also den Wagin-Wert der Kreise.
Das sind also die x-Achsen- und die y-Achsen-Werte der Kreise und dann sagen wir Größe, wir können ihr eine Größe von sagen
wir vorerst 10 geben.
Und die Quelle der Daten wird von D sein. F. einer.
Deshalb wollen wir, dass die Kreise enthalten, wenn ich das jetzt ausführe.
Aber vielleicht habe ich etwas falsch geschrieben, das Seufzer sein sollte, wenn ich auf Ausführen klicke.
Sieh dir das an.
Ich habe meine Datenpunkte, was großartig ist, was wir haben, bevor wir eine neue ASML-Datei generiert haben, aber
ich möchte in der Lage sein zu schweben.
Wenn ich also zu lass uns dies vorerst schließen, wenn ich zur QuickStart-Anleitung gehe und einfach nach Hova suche, sehen wir, dass
wir das Hover-Tool haben.
Und wir haben all diese Möglichkeiten, die wir wieder zum Beherbergen nutzen können.
Oh, ich mag dieses.
Aber ich zeige Ihnen nur die grundlegende Syntax, im Wesentlichen möchten wir die Hova verwenden.
Um dem Hover-Tool, das wir importieren, gleichzusetzen, können wir sagen, dass die Tooltips einer Liste entsprechen,
die einige Tupel enthält.
Es sieht also so aus, als könnten wir den Tooltip so verwenden.
Also lass mich das einfach kopieren.
Wir haben also die Tooltipps, wir haben den Index und dann die X- und Y-Achse, in unserem Fall sind es Lohn und Wert und
wir ändern dies in Lohn.
Und Wert, und wir kümmern uns nicht um die Reihenfolge, aber wir möchten eigentlich ein weiteres Feld hinzufügen, nämlich
den Namen des Spielers.
Aus den Daten.
Also wie man sieht.
Im Abschnitt Hover-Tooltipps oder für grundlegende Tipps wird Ihnen genau gezeigt, was jeder Wert darstellt und wie Sie ihn darstellen können, und
Sie haben die Dollarzeichen und das Addieren.
In unserem Fall wollen wir uns also individuell den Lohn und den Wert hier anzeigen lassen.
Wir werden also das Assign verwenden, im Gegensatz zum X- und Y-Dollarzeichen, das uns einfach nur den X- und
Y-Wert angibt.
Also ändere ich dies einfach in das Add-Zeichen und habe dann endlich auch die name-Eigenschaft.
Als letztes müssen wir nur noch diese Tooltipps als die darin enthaltenen Tools geben.
Figure-Parameter, wenn ich diesen jetzt ausführe.
Oh, es sieht aus wie eine andere Ära, mal sehen.
Es sollte also hier ein Hover-Tool sein.
Und gib ihm das Array.
Das wollen wir, wenn ich laufe.
Hey, sieh dir das an, wir haben eine interaktive Handlung, die wir tatsächlich analysieren können, also
sehen wir hier, dass NIMAR im Vergleich zu seinem Wert einen ziemlich niedrigen Lohn hat.
Was ist mit der Messe hier?
Während Messi im Vergleich zu seinem Wert definitiv viel bezahlt wird, finden Sie möglicherweise einige gute Deals
für Trades, vielleicht mit Buppie.
Sehr sehr cool.
Das ist jetzt nur die Spitze des Eisbergs.
Wenn es um Visualisierungsbibliotheken wie diese geht, gibt es viel Ausprobieren und Lernen, wie die Bibliothek funktioniert
und wie man dies richtig visualisiert.
Und bis jetzt haben wir nur diesen Teil gemacht, richtig, wir haben die Daten importiert und dann die
Daten bereinigt und vielleicht ein paar Visualisierungen damit gemacht, wir haben noch keinen dieser Teile wirklich gemacht.
Bisher haben wir hauptsächlich Data Science gemacht und versucht, Daten zu erfassen und für
geschäftliche Zwecke zu verstehen.
Ich möchte, dass Sie diesen Datensatz ein wenig mehr erkunden, vielleicht einige dieser Datenvisualisierungsbibliotheken
ausprobieren.
Aber im Moment denke ich, dass wir genug haben, um weiterzumachen und uns mit weiteren Konzepten des maschinellen Lernens zu befassen.
Ich werde im nächsten sehen.
Tschüss.