Istogrammi

Fa parte della sezione Dati e grafici del percorso Machine Learning di Coddy. Lezione 27 di 60.

Dodici chiamate all’help desk, in minuti. Un istogramma mostra come si distribuiscono numeri come questi: divide il loro intervallo in intervalli uguali e conta i valori in ciascuno:

calls = [2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 9, 14]
fig, ax = plt.subplots()
counts, edges, bars = ax.hist(calls, bins=4)
print(counts)
print(edges)
plt.show()

Un istogramma della durata di 12 chiamate in 4 intervalli con bordi 2, 5, 8, 11 e 14: barre di 4, 6, 1 e 1 chiamate

La maggior parte delle chiamate richiede da 2 a 8 minuti. Anche ax.hist restituisce i valori conteggiati, quindi questo stampa:

[4. 6. 1. 1.]
[ 2.  5.  8. 11. 14.]

4 intervalli richiedono 5 edges. Un valore che si trova su un bordo va nell'intervallo alla sua destra, tranne il valore più grande, che resta nell'ultimo intervallo.

Sfida

Medio

Un frutteto ha pesato 120 mele inserendone i pesi in weights (grammi). Il programma legge il numero di intervalli; il codice iniziale prepara il grafico con titolo ed etichette e lo mostra.

Disegna un istogramma di weights con quel numero di intervalli, conservando ciò che restituisce ax.hist.
Stampa i limiti dell'intervallo più pieno, arrotondati a 1 decimale, e il relativo conteggio, come sotto.

Per un altro frutteto e 6 intervalli, il programma stampa questa riga, poi Coddy descrive il grafico:

Fullest bin: 153.6 to 167.8 g, 38 apples

E il grafico è simile a questo:

Un istogramma intitolato Apple Weights con 6 barre da circa 125 a 210 grammi; la più alta, con 38 mele, è compresa tra 154 e 168 grammi

Provalo tu

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

bins = int(input())

# Non modificare le righe seguenti
rng = np.random.default_rng(11)
weights = rng.normal(150, 20, size=120)
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title("Apple Weights")
ax.set_xlabel("Weight (g)")
ax.set_ylabel("Apples")

# Scrivi il tuo codice qui sotto

# Non modificare la riga seguente
plt.show()