المخططات المبعثرة

جزء من قسم البيانات والرسوم البيانية في رحلة Machine Learning على Coddy. الدرس 21 من 60.

عشرة نباتات منزلية: ساعات التعرّض للشمس يوميًا، ومقدار نمو كل منها. عند وصلها بخط، تتشابك. وعند عرضها كنقاط، يظهر نمط:

مخططان للنباتات العشرة نفسها، ساعات التعرّض للشمس على المحور الأفقي والنمو على المحور الرأسي. على اليسار، تصل plt.plot بينها لتشكّل تشابكًا متعرجًا. على اليمين، تعرض plt.scatter نقاطًا ترتفع نحو اليمين

ترسم plt.scatter(x, y) نقطةً واحدةً لكل زوج، من دون خطوط:

sun = [2, 6, 3, 8, 5, 1, 7, 4, 6, 3]
growth = [4, 10, 7, 12, 6, 2, 9, 8, 7, 3]
plt.scatter(sun, growth)
plt.xlabel("Sun (hours a day)")
plt.ylabel("Growth (cm)")
plt.show()

مزيد من أشعة الشمس، مزيد من النمو. يوضّح المخطط المبعثر العلاقة بين قياسين لعينات منفصلة: النظرة الأولى قبل أن يتنبأ نموذجٌ بأحدهما انطلاقًا من الآخر.

القيم بالترتيب، مثل أيام الأسبوع، تُمرَّر إلى plt.plot.

التحدي

متوسط

سجّل صيّاد كل سمكة حسب ترتيب اصطيادها: صف واحد لكل سمكة، الطول (cm) ثم الوزن (g). يربطها الكود الابتدائي باستخدام plt.plot، لذا يتعرّج الخط ويحجب النمط.

ارسم كل سمكة كنقطة منفصلة: الطول على المحور الأفقي، والوزن على المحور الرأسي.
لا تترك أي خط على الإطلاق.
أبقِ العنوان والتسميات وplt.show().

ينبغي أن يبدو الرسم مثل هذا، من رحلة أخرى:

مخطط مبعثر بعنوان Fish Catch: تسع نقاط تصاعدية من 18 cm و90 g إلى 42 cm و980 g، دون خط

لا يطبع برنامجك أي شيء. يصف Coddy مخططك في المخرجات.

جرّب بنفسك

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# يمثل كل صف سمكة واحدة، حسب ترتيب صيدها: الطول (cm)، الوزن (g)
fish = np.array([[22, 180], [30, 390], [25, 250], [35, 620],
                 [28, 330], [40, 870], [19, 120], [33, 510]])

# صحّح الرسم أدناه
plt.plot(fish[:, 0], fish[:, 1])

# لا تغيّر الأسطر أدناه
plt.title("Fish Catch")
plt.xlabel("Length (cm)")
plt.ylabel("Weight (g)")
plt.show()