Balkendiagramme

Teil des Abschnitts Daten und Diagramme der Machine Learning-Journey von Coddy. Lektion 26 von 60.

Dieses Kapitel fasst Daten zusammen. Am Ende wirst du einen Bericht mit zwei Diagrammen wie diesem erstellen:

Zwei Diagramme nebeneinander: ein Balkendiagramm mit dem durchschnittlichen Regen für jeden Wochentag, wobei es am Donnerstag am meisten regnet, und ein Histogramm des täglichen Regens, bei dem es an den meisten Tagen fast gar nicht regnet

Es beginnt mit Balken. Geschmacksrichtungen haben keine Reihenfolge, daher bedeutet eine Linie von einer zur nächsten nichts. ax.bar(categories, values) zeichnet einen Balken pro Kategorie:

flavors = ["Chocolate", "Vanilla", "Mint", "Mango"]
sold = [42, 27, 15, 21]
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(flavors, sold)
ax.set_title("Scoops Sold")
ax.set_ylabel("Scoops")
plt.show()

Ein Balkendiagramm mit dem Titel Scoops Sold und vier Balken: Chocolate 42, Vanilla 27, Mint 15, Mango 21

Balken beginnen bei 0, sodass sich die Höhen direkt vergleichen lassen: Die 42 der Schokolade sind doppelt so viel wie die 21 der Mango. Vor dem Training eines Modells zeigen Balken, wie oft jede Antwort vorkommt, ob eine Antwort dominiert.

Aufgabe

Mittel

48 Schüler:innen haben angegeben, wie sie zur Schule kommen. counts enthält die Antworten für jeden Code: 1 zu Fuß, 2 mit dem Fahrrad, 3 mit dem Bus, 4 mit dem Auto. Um Schulen zu vergleichen, stelle die Anteile grafisch dar:

Wandle die Anzahlen in Prozentwerte um und runde auf 1 Nachkommastelle (12 von 48 sind 25.0).
Stelle sie als Balken dar: Walk, Bike, Bus, Car.
Beschrifte die y-Achse mit Students (%).

Dein Diagramm sollte so aussehen, mit Daten einer kleineren Schule:

Ein Balkendiagramm mit dem Titel Getting to School und vier Balken in Prozent: Walk 26.7, Bike 13.3, Bus 40, Car 20

Dein Programm gibt nichts aus. Coddy beschreibt deine Balken in der Ausgabe.

Probier es selbst

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 1 = zu Fuß, 2 = Fahrrad, 3 = Bus, 4 = Auto
answers = np.array([1, 3, 1, 4, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 3, 4, 4, 4, 3, 3,
                    2, 2, 2, 1, 1, 3, 1, 1, 1, 2, 3, 3, 1, 3, 2, 1,
                    3, 4, 3, 3, 1, 1, 1, 2, 3, 1, 3, 4, 4, 3, 2, 4])


# Gibt ein Array zurück: wie viele Werte jeweils einem Code von 1 bis 4 entsprechen
def count_codes(values):
    counts = []
    for code in range(1, 5):
        counts.append((values == code).sum())
    return np.array(counts)


counts = count_codes(answers)
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title("Getting to School")

# Schreibe deinen Code darunter

# Ändere die folgende Zeile nicht
plt.show()