Récapitulatif : pas hebdomadaires
Fait partie de la section Données et visualisations du Journey Machine Learning de Coddy. Leçon 25 sur 60.
Défi
MoyenTu te souviens du graphique qui ouvrait ce chapitre ? À toi de le construire. Ana et Ben visent 10 mille pas par jour ; ana et ben contiennent les jours 1 à 7.
Dans la forme ax, avec le nombre de pas en milliers (8420 donne 8.42), trace dans cet ordre :
- Ana : une ligne violette continue avec des cercles.
- Les jours où Ben atteint ou dépasse 10 : des points verts.
- Les autres jours de Ben : des points rouges.
- L’objectif : une ligne noire en pointillés de (1, 10) à (7, 10).
Ton graphique devrait ressembler à celui-ci, de la semaine dernière :
Utilise exactement ces textes : le titre Weekly Steps, les étiquettes Day et Steps (thousands), et les noms de légende Ana, Ben met goal, Ben missed et Goal. Ton programme n’affiche rien ; Coddy décrit ton graphique.
Essayez vous-même
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
days = np.arange(1, 8)
ana = np.array([8420, 11250, 9800, 12400, 7600, 10900, 13100])
ben = np.array([6200, 7400, 10100, 10000, 9500, 12000, 11300])
# Écrivez votre code ci-dessous
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1Introduction
Bonjour, Machine LearningQu’est-ce qu’un modèle ?Importer des bibliothèquesVotre premier graphique4Façonner les données
Remodeler les tableauxJoindre des tableauxNombres aléatoiresRécapitulatif : simulation de dés2Tableaux NumPy
Créer des tableauxForme et taillePlages de nombresIndexation et découpageRécapitulatif : grille de températures5Graphiques en courbes et nuages de points
Étiquettes et titresNuages de pointsPlusieurs courbes et légendesCouleurs et marqueursFigures et axesRécapitulatif : pas hebdomadaires3Calculs sur les tableaux
Opérations mathématiques sur des tableaux entiersStatistiques récapitulativesStatistiques par axeDiffusionMasques booléensRécapitulatif : notes d’examen6Graphiques de données
Diagrammes en barresHistogrammesPlusieurs graphiques en unImages sous forme de tableauxRécapitulatif : rapport sur les précipitationsEntraînez-vous par vous-même : Compilateur Python en ligne