Wykres punktowy z kolumn

Część sekcji Dane i wykresy ścieżki Machine Learning w Coddy. Lekcja 48 z 60.

Czy większy akumulator oznacza większy zasięg? Wykres punktowy z dwiema kolumnami pozwala od razu znaleźć odpowiedź — jeden punkt na każdy wiersz:

Wykres punktowy zatytułowany Zasięg rowerów elektrycznych: siedem rowerów elektrycznych przedstawionych jako punkty, pojemność akumulatora w Wh na osi poziomej i zasięg w km na osi pionowej, wartości rosną razem od 250 Wh i 35 km do 750 Wh i 110 km

Kolumna trafia tam, gdzie wcześniej była lista, więc ax.scatter przyjmuje dwie kolumny:

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()

Punkty układające się w górę po prawej stronie oznaczają, że kolumny rosną razem: to zależność, której model może się nauczyć. Bezkształtna chmura oznacza, że takiej zależności nie ma.

ax.scatter nigdy nie widzi nazw kolumn, więc etykiety osi musisz ustawić samodzielnie.

Wyzwanie

Średni

Strażnik parku zmierzył 12 drzew w pliku trees.csv: age_years, trunk_cm i height_m. Która cecha jest powiązana z wysokością — wiek czy szerokość pnia? Kod początkowy wczytuje jedną z tych dwóch nazw do column i przygotowuje wykres.

Narysuj jedną kropkę dla każdego drzewa: ta kolumna na osi poziomej, height_m na osi pionowej.
Opisz oś x nazwą kolumny.

Twój wykres powinien wyglądać tak jak ten, przedstawiający crown_m w innym parku:

Wykres punktowy zatytułowany Tree Size, z crown_m na osi poziomej i Height (m) na osi pionowej: dziesięć luźno układających się, wznoszących się kropek, od drzew o wysokości około 6 m i małych koron do drzew o wysokości 14 m i koronach o szerokości 7.5 m

Coddy uruchamia twój kod dla obu kolumn i opisuje każdy wykres. Porównaj je: ciaśniejszy, wznoszący się pas odpowiada na pytanie.

Spróbuj swoich sił

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)")

# Napisz swój kod poniżej

# Nie zmieniaj poniższej linijki
plt.show()