Gráfico de dispersión a partir de columnas

Parte de la sección Datos y gráficos del Journey de Machine Learning de Coddy. Lección 48 de 60.

¿Una batería más grande significa una mayor autonomía? Un diagrama de dispersión de dos columnas responde de un vistazo: un punto por fila:

Un diagrama de dispersión titulado Autonomía de bicicletas eléctricas: siete bicicletas eléctricas representadas como puntos, con la batería en Wh en el eje horizontal y la autonomía en km en el eje vertical, aumentando juntas de 250 Wh y 35 km a 750 Wh y 110 km

Una columna va donde iba una lista, así que ax.scatter recibe dos columnas:

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()

Los puntos que ascienden hacia la derecha significan que las columnas crecen juntas: una relación que un modelo puede aprender. Una nube sin forma significa que no hay ninguna.

ax.scatter nunca ve los nombres de las columnas, así que te corresponde establecer las etiquetas de los ejes.

Desafío

Intermedio

Un guardabosques midió 12 árboles en trees.csv: age_years, trunk_cm y height_m. ¿Cuál corresponde a la altura, la edad o el ancho del tronco? El código inicial lee uno de esos dos nombres en column y configura el gráfico.

Dibuja un punto por árbol: esa columna en el eje horizontal y height_m en el vertical.
Etiqueta el eje x con el nombre de la columna.

El tuyo debería parecerse a este, de otro parque, con crown_m:

Un diagrama de dispersión titulado Tree Size, con crown_m en el eje horizontal y Height (m) en el vertical: diez puntos que ascienden de forma poco definida, desde árboles de unos 6 m de altura con copas pequeñas hasta árboles de 14 m con copas de 7.5 m

Coddy ejecuta tu código con ambas columnas y describe cada gráfico. Compáralos: la banda ascendente más estrecha responde a la pregunta.

Pruébalo tú mismo

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)")

# Escribe tu código a continuación

# No cambies la línea siguiente
plt.show()