Bienvenido de nuevo.
Finalmente creamos algunos datos de que nuestro jefe finalmente puede usar la diferencia entre el salario y el valor de un jugador
de fútbol, pero esto es un poco difícil de leer.
¿No sería bueno si pudiéramos visualizar estos datos?
Y eso es una gran cosa que hace un científico de datos, analiza los datos, los comprende, los
limpia.
Pero al final del día, si desea presentar esto a alguien, lo necesita en un formato que sea fácilmente
comprensible para alguien que no sea un experto en ciencia de datos.
Así que visualicemos esto ahora.
Hablamos de matplotlib, que es lo que se usa a menudo para visualizar estos datos.
Ahora, esta biblioteca es muy extensa y puede leer la documentación por su cuenta.
Pero se han construido un montón de otras bibliotecas sobre él para simplificar y facilitarnos la visualización de datos.
Una de estas bibliotecas se llama Seabourne y es realmente muy fácil de usar.
Deja que te enseñe.
Entonces tenemos estos datos si vamos a un nuevo bloque de celdas y solo un recordatorio aquí, la forma en que funciona
Jupiter Notebook es que tiene que ejecutar todas estas entradas.
Si actualiza los cuadernos de Jupiter y tiene un cuaderno y simplemente hace clic en Ejecutar para una celda, no tendrá
las celdas anteriores en la memoria.
Por lo tanto, debe asegurarse de que todas estas celdas se ejecuten para poder ejecutar esta parte, porque si acaba de reiniciar
los cuadernos de Jupiter, no tendrá nada de esto en la memoria.
Pero de todos modos, solo quería tomar esa nota en caso de que tengas un aire.
Usemos Seabourne para visualizar los datos que tenemos arriba.
Nuevamente, Seabourne, puede leer la documentación y hay toneladas de tutoriales en línea que puede seguir, pero
solo le mostraré la manera fácil de hacerlo.
Así que vamos a importar Seabourne.
Vamos a configurar Seabourne simplemente ejecutando el set.
Y ahora podemos crear un gráfico variable y llamar a S o lo siento, debería hacer Seabourne como esencia para no tener que
escribir Seabourne todo el tiempo.
Entonces S. UNA. S. conjunto de puntos y luego vamos a decir que la gráfica es igual a S. UNA. S. y vamos a usar
el diagrama de dispersión como el método gráfico que queremos usar.
Y en el eje X usaremos el salario y en el eje Y usaremos el valor y los datos que usaremos
para el gráfico.
Va a ser un marco de datos, que es lo que tenemos aquí.
Entonces, si ejecuto esto.
Está bien.
Deberíamos tener el gráfico ahora, así que imprimámoslo si hago clic en ejecutar.
Mira eso, ¿qué tan fácil fue eso?
Seabourne fue importante para mí.
Y todo lo que tenía que hacer era decir, Warcraft, quería cuáles eran los valores, entonces ese es el eje xy
el eje Y y qué datos queremos usar.
Y de repente, tengo un gráfico.
¿Cuan genial es eso?
Simplemente así, usando algunas bibliotecas de Python realmente agradables, ahora tengo un cuaderno que muestra mi progreso en la
exploración de estos datos.
Pero tenemos un problema aquí.
Verá, tengo todos estos puntos dispersos.
Pero realmente no sé lo que significan.
¿No sería genial si hubiera una forma de pasar el mouse y ver qué jugador representa el punto?
Bueno, podemos hacer eso con otra biblioteca.
Y este se llama Bouquet Bouquet.
Es difícil decir que BOQ bouquet, como quieras llamarlo, es otra biblioteca que
nos permite tener visualizaciones interactivas.
Entonces, nuevamente, si vuelvo, puedo usarlo de manera similar a como lo hice con Seabourne.
Yo simplemente digo desde.
Bokeh.
BOQ va a ser muy difícil de decir, y voy a decir trazado de puntos, así que desde la biblioteca
de trazado, voy a importar la figura y mostrar las funciones.
Y luego también del punto del ramo.
Modelos, voy a importar la herramienta de desplazamiento, que nos permitirá desplazarnos sobre estas cosas.
Nuevamente, no es necesario que los memorice.
Si vas a la documentación y miras el QuickStart, realmente verás esto o incluso puedes buscarlo en
Google.
Entonces, si vamos a la guía QuickStart, verá que tenemos las dos bibliotecas que importamos trazados
y modelos, y le muestra cómo comenzar rápidamente.
De hecho, podemos simplemente copiar y pegar esta línea, lo que nos permite trazar el título y el eje x.
Así que hagámoslo.
Y te voy a dar el título.
Como fútbol 20 19, la etiqueta del eje x será salario y la etiqueta del eje Y será valor.
Y aquí puedo dar diferentes parámetros que quizás quiera, por ejemplo, puedo decir el ancho de la
trama para cuántos píxeles quiero que sea mi trama y lo mismo con la trama.
Altura, diremos que queremos que también sea de setecientos píxeles.
Y luego, finalmente, puedo decir qué tipo de herramientas quiero usar en nuestro caso, vamos a crear
una herramienta de desplazamiento para que podamos desplazarnos sobre esto.
Figura.
Así que este será nuestro gráfico ahora mismo.
Próximo.
Si hago pe dot show.
O en realidad, la forma en que funcionaría es que hacemos el programa que importamos desde aquí y lo ejecutamos así.
Y, ya sabes, yo, por ahora, no usemos ninguna de las herramientas flotantes si hago clic en ejecutar aquí.
Pero parece que tengo un pequeño error aquí.
Eliminé el programa por error.
Hagamos clic, corramos y miremos eso.
De hecho, me abre un nuevo archivo HTML para que pueda ser interactivo.
Pero ahora mismo está vacío.
De hecho, tenemos que dibujar los círculos de nuestra parcela, pero tenemos salario y valor.
Y el título Fútbol Veinte diecinueve si vamos al QuickStart.
Vemos que podemos hacer líneas.
Y también podemos hacer círculos con un tipo diferente de opciones.
Y como estamos haciendo un diagrama de dispersión, hagamos exactamente eso, volveré y entraré aquí.
Diga que quiero los círculos que vamos a crear y nuevamente, no se confunda demasiado si esto es nuevo para
usted, nuevamente, esto es solo una biblioteca y la documentación que debe leer si quiere obtener
familiarizado con él.
Así que tendremos el valor Wagin de los círculos.
Así que esos son los valores del eje xy del eje y de los círculos y luego diremos tamaño, podemos darle un tamaño
de, digamos, 10 por ahora.
Y la fuente de los datos será de D. F. uno.
Por eso queremos que los círculos contengan si ahora ejecuto esto.
Pero es posible que haya escrito algo mal que debería ser suspiros si hago clic en ejecutar.
Mira eso.
Tengo mis puntos de datos, lo cual es genial, que es lo que tenemos antes de que tengamos un nuevo
archivo ASML que se genere, pero quiero poder desplazarme.
Entonces, si voy a cerrar esto por ahora, si voy a la guía QuickStart y simplemente busquemos Hova, vemos que tenemos
la herramienta de desplazamiento.
Y tenemos todas estas opciones que podemos usar para albergar nuevamente.
Oh, me gusta este.
Pero solo les mostraré la sintaxis básica, esencialmente lo que queremos hacer es usar el Hova.
Para igualar la herramienta de desplazamiento que estamos importando y aquí, podemos decir que la información sobre herramientas será igual a
una lista que contiene algunas tuplas.
Entonces parece que podemos usar la información sobre herramientas de esta manera.
Así que déjame copiar esto.
Entonces tenemos la información sobre herramientas, tenemos el índice y luego los ejes X e Y, en nuestro caso es salario y valor
y lo cambiaremos a salario.
Y valor, y no nos importa el orden, pero en realidad queremos agregar otro campo, que es el
nombre del jugador.
De los datos.
Como puede ver.
En la sección Sugerencias de herramientas flotantes o para obtener sugerencias básicas, le mostrará exactamente lo que representa cada valor y cómo puede representarlo, y
tiene los signos de dólar y la suma.
Entonces, en nuestro caso, queremos que el salario y el valor se muestren aquí individualmente.
Así que usaremos la asignación, a diferencia del signo de dólar X e Y, que simplemente nos da el valor X
e Y.
Así que solo voy a cambiar esto por el signo de adición y finalmente también tendré la propiedad de nombre.
Ahora, lo último que tenemos que hacer es dar estas sugerencias de herramientas como las herramientas dentro de esto.
Parámetro de figura, si ahora ejecuto esto.
Oh, parece otra época, veamos.
Entonces debería ser una herramienta flotante aquí.
Y dale la matriz.
Que queremos para que si corro.
Oye, mira eso, tenemos una trama interactiva que realmente podemos analizar, por lo que vemos aquí
que NIMAR es lo que tiene un salario bastante bajo en comparación con su valor.
¿Qué hay de Messe aquí?
Si bien a Messi definitivamente se le paga mucho en comparación con su valor, es posible que encuentre algunas buenas ofertas
para intercambios, tal vez con buppie.
Muy muy genial.
Ahora, esto es solo la punta del iceberg.
Cuando se trata de bibliotecas de visualización como esta, hay muchas pruebas y errores y aprender cómo
funciona la biblioteca, cómo visualizarla correctamente.
Y hasta ahora, todo lo que hemos hecho es esta parte, cierto, hemos importado los datos y luego los hemos
limpiado y quizás hemos hecho algunas visualizaciones con ellos, realmente no hemos hecho ninguna de estas partes todavía.
Hasta ahora, lo que hemos estado haciendo es principalmente ciencia de datos, tratando de capturar datos y
comprenderlos con fines comerciales.
Quiero que explore este conjunto de datos un poco más, tal vez pruebe algunas de estas bibliotecas de visualización de
datos.
Pero por ahora, creo que tenemos suficiente para seguir adelante y adentrarnos en algunos conceptos más de aprendizaje automático.
Lo veré en el próximo.
Adiós.