Istogramma di una colonna
Fa parte della sezione Dati e grafici del percorso Machine Learning di Coddy. Lezione 50 di 60.
Le attese serali in una clinica sono più lunghe di quelle mattutine? Due istogrammi su uno stesso asse rispondono a colpo d’occhio:
Una colonna va direttamente in ax.hist. Mantieni le righe di ciascun gruppo, poi disegnale entrambe sugli stessi assi:
# waits ha le colonne shift e minutes
morning = waits[waits["shift"] == "morning"]
evening = waits[waits["shift"] == "evening"]
fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(morning["minutes"], bins=4, alpha=0.5, label="morning")
ax.hist(evening["minutes"], bins=4, alpha=0.5, label="evening")
ax.set_title("Clinic Waits")
ax.set_xlabel("Minutes")
ax.legend()
plt.show()alpha=0.5 rende le barre semitrasparenti (0 è invisibile, 1 è opaco), così le sovrapposizioni restano visibili. label= assegna un nome a ciascuna per la legenda.
Quando i gruppi si distribuiscono su intervalli diversi, quella colonna aiuta un modello a distinguerli.
Sfida
MedioUn ufficio ha chiesto al personale quanto tempo impiega per andare al lavoro: commute.csv contiene mode (bike o bus) e minutes. Quali tempi sono più dispersi? Il codice iniziale mantiene ciascun gruppo in bike e bus e imposta il grafico.
Disegna un istogramma dei minutes di ciascun gruppo con bins=5, alpha=0.5 e l'etichetta bike o bus.
Il tuo grafico dovrebbe assomigliare a questo, basato sul sondaggio dell'anno scorso:
Il gruppo le cui barre coprono più minuti è quello più disperso. Coddy descrive il tuo grafico nell'output.
Provalo tu
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
trips = pd.read_csv("commute.csv")
bike = trips[trips["mode"] == "bike"]
bus = trips[trips["mode"] == "bus"]
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title("Commute Times")
ax.set_xlabel("Minutes")
# Scrivi il tuo codice qui sotto
# Non modificare le righe qui sotto
ax.legend()
plt.show()
Mettiti alla provaQuesta lezione include un breve quiz. Inizia la lezione per rispondere e tenere traccia dei tuoi progressi.
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