상자 그림
Coddy Machine Learning 여정의 머신러닝을 위한 통계 섹션에 포함된 레슨. 64개 중 24번째.
모든 데이터셋에는 오타, 오류, 기록적인 날과 같은 특이한 값이 숨어 있습니다. 이 장에서는 그런 값을 찾아 다루는 방법을 알아봅니다. 먼저 특이한 값을 보여 주는 차트인 상자 그림부터 살펴보겠습니다.
ax.boxplot은 이를 그립니다:
episodes = np.array([41, 36, 49, 43, 32, 46, 75, 40, 52, 38, 44])
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(episodes)
plt.show()상자에는 중앙값으로 나뉜 Q1부터 Q3까지의 값 중 가운데 절반이 들어 있습니다. 수염은 너무 멀리 벗어나지 않은 마지막 값까지 뻗습니다.
이들보다 멀리 떨어진 점은 이상치입니다. 나머지 값과 크게 차이 나는 값으로, 모델이 이 값들을 학습하기 전에 확인해야 합니다.
챌린지
중급한 가족이 reading.csv에 2주 동안의 독서 기록을 저장했습니다. 각 사람의 열에는 읽은 시간이 분 단위로 기록되어 있습니다. 프로그램은 이름을 입력받고, 시작 코드는 차트를 설정합니다.
- 해당 사람의 열을 상자 그림으로 그리세요.
- 아래와 같이 중앙값과 상자의 양 끝인 Q1 및 Q3을 각각 소수점 아래 2자리까지 반올림하여 출력하세요.
또 다른 독자인 Sam의 경우, 프로그램은 다음을 출력합니다.
Typical day: 97.5 minutes
Middle half: 90.5 to 108.75 minutes그리고 다음 차트를 그립니다(Coddy가 여러분의 차트를 설명합니다).
직접 해보기
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
reading = pd.read_csv("reading.csv")
name = input()
# 아래 줄은 변경하지 마세요
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_title(f"Reading: {name}")
ax.set_ylabel("Minutes")
# 아래에 코드를 작성하세요
실력 점검이 레슨에는 짧은 퀴즈가 포함되어 있습니다. 레슨을 시작해 문제를 풀고 진행 상황을 기록하세요.
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