Streudiagramm aus Spalten

Teil des Abschnitts Daten und Diagramme der Machine Learning-Journey von Coddy. Lektion 48 von 60.

Bedeutet ein größerer Akku eine größere Reichweite? Ein Streudiagramm mit zwei Spalten zeigt es auf einen Blick, mit einem Punkt pro Zeile:

Ein Streudiagramm mit dem Titel E-Bike-Reichweite: sieben E-Bikes als Punkte, Akkukapazität in Wh auf der waagerechten und Reichweite in km auf der senkrechten Achse, gemeinsam ansteigend von 250 Wh und 35 km auf 750 Wh und 110 km

Eine Spalte kommt überall dorthin, wo zuvor eine Liste verwendet wurde, daher nimmt ax.scatter zwei Spalten entgegen:

bikes = pd.DataFrame({
    "battery_wh": [250, 300, 400, 500, 500, 625, 750],
    "range_km": [35, 45, 60, 65, 75, 95, 110],
})
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(bikes["battery_wh"], bikes["range_km"])
ax.set_title("E-bike Range")
ax.set_xlabel("Battery (Wh)")
ax.set_ylabel("Range (km)")
plt.show()

Punkte, die nach rechts ansteigen, bedeuten, dass die Spalten gemeinsam wachsen: eine Beziehung, die ein Modell lernen kann. Eine formlose Punktwolke bedeutet, dass es keine gibt.

ax.scatter sieht die Spaltennamen nie, daher kannst du die Achsenbeschriftungen selbst festlegen.

Aufgabe

Mittel

Ein Parkranger hat 12 Bäume in trees.csv vermessen: age_years, trunk_cm und height_m. Was hängt mit der Höhe zusammen: das Alter oder die Stammbreite? Das Startprogramm liest einen dieser beiden Namen in column ein und richtet das Diagramm ein.

Zeichne einen Punkt pro Baum: diese Spalte auf der waagerechten Achse, height_m auf der senkrechten.
Beschrifte die x-Achse mit dem Namen der Spalte.

Dein Ergebnis sollte so aussehen wie dieses für den crown_m eines anderen Parks:

Ein Streudiagramm mit dem Titel Tree Size, mit crown_m auf der waagerechten und Height (m) auf der senkrechten Achse: zehn locker ansteigende Punkte, von Bäumen mit etwa 6 m Höhe und kleinen Kronen bis zu 14 m Höhe mit 7.5 m Kronen

Coddy führt deinen Code für beide Spalten aus und beschreibt jedes Diagramm. Vergleiche sie: Das engere ansteigende Band beantwortet die Frage.

Probier es selbst

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

trees = pd.read_csv("trees.csv")
column = input()

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title("Tree Size")
ax.set_ylabel("Height (m)")

# Schreibe deinen Code unten

# Ändere die Zeile unten nicht
plt.show()