Bem vindo de volta.
Finalmente criamos alguns dados de que nosso chefe pode finalmente usar a diferença entre o salário e o valor de um
jogador de futebol, mas isso é meio difícil de ler.
Não seria bom se pudéssemos visualizar esses dados?
E isso é algo importante que um cientista de dados faz: ele analisa os dados, entende os dados, limpa os
dados.
Mas, no final do dia, se você quiser apresentar isso a alguém, precisa em um formato que seja facilmente
compreensível para alguém que pode não ser um especialista em ciência de dados.
Então, vamos visualizar isso agora.
Falamos sobre matplotlib, que é o que costuma ser usado para visualizar esses dados.
Agora, esta biblioteca é muito extensa e você pode ler a documentação por conta própria.
Mas uma tonelada de outras bibliotecas foram construídas em cima dele para simplificar e tornar mais fácil para nós visualizarmos os dados.
Uma dessas bibliotecas se chama Seabourne e é muito, muito fácil de usar.
Deixe-me te mostrar.
Portanto, temos esses dados se formos para um novo bloco de células e apenas um lembrete aqui, a maneira como o Jupiter
Notebook funciona é que ele precisa executar todas essas entradas.
Se você atualizar os cadernos de Júpiter e tiver um caderno e apenas clicar em Executar para uma célula, ele não
terá as células anteriores na memória.
Portanto, você tem que ter certeza de que todas essas células estão rodando para que você execute esta parte, porque se você
apenas reiniciou os notebooks Jupiter, ele não terá nada disso na memória.
Mas de qualquer forma, eu só queria fazer essa anotação, caso você tenha um ar.
Vamos usar o Seabourne para visualizar os dados que temos acima.
Então, novamente, Seabourne, você pode apenas ler a documentação e há muitos tutoriais online que você pode seguir, mas
vou apenas mostrar a maneira fácil de fazer isso.
Então, vamos importar Seabourne.
Vamos configurar o Seabourne apenas executando o set.
E agora podemos apenas criar um gráfico de variável e chamar de S ou desculpe, devo fazer Seabourne como essência, para não termos que
escrever Seabourne todas as vezes.
Então S. UMA. S. conjunto de pontos e então diremos gráfico é igual a S. UMA. S. e vamos usar o
gráfico de dispersão como o método gráfico que queremos usar.
E no eixo X, vamos usar o salário e no eixo Y vamos usar o valor e os dados que vamos usar
para o gráfico.
Vai ser um quadro de dados um, que é o que temos aqui.
Então, se eu executar isso.
Tudo bem.
Devemos ter o gráfico agora, então vamos imprimi-lo se eu clicar em executar.
Olha só, não foi fácil?
Seabourne era importante para mim.
E tudo que eu tinha a fazer era dizer, Warcraft, eu queria quais eram os valores, então esse é o eixo x
e o eixo Y e quais dados queremos usar.
E de repente, eu tenho um gráfico.
Quão legal é isso?
Assim, usando algumas bibliotecas Python muito boas, agora tenho um bloco de notas que mostra meu progresso na
exploração desses dados.
Mas temos um problema aqui.
Veja, eu tenho todos esses pontos espalhados.
Mas eu realmente não sei o que eles significam.
Não seria legal se houvesse uma maneira de passarmos o mouse e realmente ver qual jogador representa o ponto?
Bem, podemos fazer isso com outra biblioteca.
E este é chamado Bouquet Bouquet.
É difícil dizer buquê BOQ, como você quiser chamá-lo, é outra biblioteca que
nos permite ter visualizações interativas.
Então, novamente, se eu voltar, posso usá-lo da mesma forma que fiz com Seabourne.
Eu simplesmente digo de.
Bokeh.
BOQ vai ser muito difícil de dizer, e direi plotagem de pontos, então, da biblioteca de plotagem,
irei importar a figura e mostrar as funções.
E também do ponto do buquê.
Modelos, vou importar a ferramenta de foco, que nos permitirá pairar sobre essas coisas.
Novamente, você não precisa memorizá-los.
Se você for para a documentação e olhar o QuickStart, você realmente verá isso ou pode até mesmo pesquisar
no Google.
Portanto, se realmente formos para o guia de início rápido, você verá que temos as duas bibliotecas que importamos,
plotagem e modelos, e ele mostra como começar rapidamente.
Na verdade, podemos apenas copiar e colar esta linha, o que nos permite traçar o título e o eixo x.
Então vamos fazer isso.
E vou dar o título.
Como futebol 20 19, o rótulo do eixo x será o salário e o rótulo do eixo Y será o valor.
E aqui posso dar parâmetros diferentes que talvez eu queira, por exemplo, posso dizer a largura do gráfico
para quantos pixels eu quero que o meu gráfico seja e o mesmo com o gráfico.
Altura, diremos que queremos que também tenha setecentos pixels.
E, finalmente, posso dizer que tipo de ferramenta desejo usar em nosso caso, vamos criar uma
ferramenta de foco para que possamos pairar sobre ela.
Figura.
Portanto, este será o nosso gráfico agora.
Próximo.
Se eu fizer pe dot show.
Ou, na verdade, a forma como funcionaria é fazendo o show que importamos daqui e rodando assim.
E, você sabe, por enquanto, não vamos usar nenhuma das ferramentas de foco se eu clicar em executar aqui.
Mas parece que cometi um pequeno erro aqui.
Excluí o programa por engano.
Vamos clicar, correr e ver isso.
Na verdade, ele abre um novo arquivo HTML para mim para que seja interativo.
Mas agora está vazio.
Na verdade, temos que desenhar os círculos de nosso enredo, mas temos salário e valor.
E o título Futebol vinte e dezenove se formos para o QuickStart.
Vemos que podemos fazer linhas.
E podemos fazer círculos também com um tipo diferente de opções.
E porque estamos fazendo um gráfico de dispersão, vamos fazer exatamente isso, vou voltar e entrar aqui.
Diga que eu quero os círculos que vamos criar e, novamente, não fique muito confuso se isso for novo para você,
novamente, tudo isso é apenas uma biblioteca e a documentação que você deve ler se quiser obter
familiarizado com ele.
Portanto, teremos o valor de Wagin dos círculos.
Então esse é o eixo xe os valores do eixo y dos círculos e então vamos dizer o tamanho, podemos dar a ele um tamanho
de, digamos, 10 por agora.
E a fonte dos dados será de D. F. 1.
É por isso que queremos que os círculos contenham, se eu executar isso agora.
Mas posso ter soletrado algo errado que deveria ser suspiros se eu clicar em correr.
Olhe para isso.
Eu tenho meus pontos de dados, o que é ótimo, que é o que temos antes de gerarmos
um novo arquivo ASML, mas quero poder pairar.
Então, se eu for para, vamos fechar isso por enquanto, se eu for para o guia de início rápido e apenas pesquisarmos Hova, veremos
que temos a ferramenta hover.
E temos todas essas opções que podemos usar para abrigar novamente.
Oh, eu gosto deste.
Mas vou apenas mostrar a sintaxe básica, essencialmente o que queremos fazer é usar o Hova.
Para igualar a ferramenta hover que estamos importando e aqui, podemos dizer que as dicas de ferramentas serão iguais a
uma lista que contém algumas tuplas.
Portanto, parece que podemos usar a dica de ferramenta assim.
Então, deixe-me copiar isso.
Então, temos as dicas de ferramentas, temos o índice e, em seguida, os eixos X e Y, no nosso caso é o salário e o
valor e vamos mudar para salário.
E valor, e não nos importamos com a ordem, mas na verdade queremos adicionar outro campo, que é
o nome do jogador.
Dos dados.
Então, como você pode ver.
Na seção de dicas da ferramenta Hover ou para dicas básicas, ele mostrará exatamente o que cada valor representa e como você pode representá-lo,
e você tem os cifrões e o acréscimo.
Portanto, em nosso caso, queremos individualmente o salário e o valor exibidos aqui.
Então, vamos usar a atribuição, ao contrário do cifrão X e Y, que simplesmente nos dá os valores X
e Y.
Então, vou apenas alterar isso para o sinal de adição e, finalmente, também terei a propriedade de nome.
Agora, a última coisa que precisamos fazer é apenas dar dicas a essa ferramenta como as ferramentas dentro dela.
Parâmetro de figura, se eu executar isso agora.
Oh, parece outra era, vamos ver.
Portanto, deve ser uma ferramenta de foco aqui.
E forneça a matriz.
Que queremos para que se eu corra.
Ei, olhe para isso, temos um enredo interativo que podemos realmente analisar, então vemos aqui que
NIMAR é o que tem um salário muito baixo em comparação com seu valor.
E quanto a Messe aqui?
Embora Messi esteja definitivamente recebendo muito dinheiro em comparação com seu valor, você pode encontrar alguns
bons negócios, talvez com buppie.
Muito, muito legal.
Agora, esta é apenas a ponta do iceberg.
Quando se trata de bibliotecas de visualização como esta, há muita tentativa e erro e aprender como
a biblioteca funciona, como visualizar isso corretamente.
E até agora, tudo o que fizemos foi essa parte, certo, importamos os dados e depois os
limpamos e talvez tenhamos feito algumas visualizações com eles, não fizemos nenhuma dessas partes ainda.
Até agora, o que temos feito é principalmente ciência de dados, tentando obter dados e
entendê-los para fins comerciais.
Quero que você explore este conjunto de dados um pouco mais, talvez experimente algumas dessas bibliotecas de visualização de
dados.
Mas, por enquanto, acho que temos o suficiente para seguir em frente e entrar em mais alguns conceitos de aprendizado de máquina.
Eu verei no próximo.
Bye Bye.