Solucionado
Boa tarde, Eu estava seguindo o conteudo do curso através do Jupyter e apartir do momento que escrevi a linha de codigo
import matplotlib.pyplot as plto Jupyter parou de dar out, e na linha de entrada aparece um asterisco: Entrada [*]:
Parece que o notebook parou de funcionar e rodar o codigo, não sei porque. Qualquer outra linha que escrevo fica o mesmo * e não da Out
hoje, com a Alura e o Google Gemini
Uma atualização, andei pesquisando na internet e o problema ta relacionado mesmo à biblioteca matplotlib.pyplot, e o erro se da porque ela esta demasiadamente devagar para gerar o grafico através do codigo:
plt.hist(media_filme)A soluções proposta no foruns é de mudar a configuração de onde o grafico é plotado através de umas das seguintes opções:
%matplotlib inline
%matplotlib notebook
%matplotlib tk inline como imagem dentro do notebook, notebook como grafico interativo e tk como imagem fora do notebook.
Infelizmente nenhuma das opções aumentou a velocidade de plotagem.
Eu também notei que ao rodar o codigo com um numero de rows menor o grafico é gerado:
plt.hist(media_filme.head())Por alguma razão, a biblioteca plt esta extremamente lenta ao gerar o grafico, e por isso não consegue plotar para o DataFrame media_filme. Alguma luz?
Descobri o que estava dando erro! Eu havia transformado a variavel media_filme em um DataFrame através de
media_filme = notas.groupby("filmeID").mean()[['nota']]Enquanto o professor havia escrito a linha de codigo
media_filme = notas.groupby("filmeID").mean()['nota']Então quando fui passar para a função
plt.hist(media_filme)Não passei uma Series, mas sim um DataFrame. Por isso não rodava nunca. Quando mudei para Series o grafico foi gerado automaticamente.
Isso me gerou a seguinte duvida: porque o pyplot.hist bugou ao passar um DataFrame mas funcionou perfeitamente ao passar Series, enquanto as outras formas de se gerar graficos funcionaram perfeitamente usando DataFrame:
media_filme.plot(kind='hist')
sns.distplot(media_filme, bins=10)Alguem saberia responder?
Olá Ricardo,
Isso aconteceu porque quando é passado um DataFrame e não um Series o plt.hist vai gerar um histograma diferente para cada linha do DataFrame. Assim você não está gerando apenas um histograma, e sim milhares de histogramas dentro do mesmo gráfico.
Você pode ver que é gerado um histograma para cada linha voltando para o seu teste com plt.hist(medias_por_filme.head()) nesse gráfico você pode ver os 5 diferentes histogramas separados por cor.
Espero ter ajudado, qualquer dúvida é só falar!