Sütunlardan Dağılım Grafiği

Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Veriler ve Grafikler bölümünün bir parçası. Ders 48 / 60.

Daha büyük bir batarya daha uzun menzil mi demek? İki sütundan oluşan bir dağılım, her satır için bir noktayla, bunu bir bakışta yanıtlar:

E-bisiklet Menzili başlıklı dağılım: Noktalarla gösterilen yedi e-bisiklet; yatay eksende Wh cinsinden batarya, dikey eksende km cinsinden menzil; değerler 250 Wh ve 35 km'den 750 Wh ve 110 km'ye birlikte yükseliyor

Bir listenin kullanıldığı her yerde bir sütun da kullanılabilir, bu nedenle ax.scatter iki sütun alır:

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()

Sağa doğru yükselen noktalar, sütunların birlikte arttığı anlamına gelir: modelin öğrenebileceği bir ilişki. Şekilsiz bir bulut ise hiçbir ilişki olmadığını gösterir.

ax.scatter sütun adlarını hiç görmez, bu yüzden eksen etiketlerini sen belirlersin.

Görev

Orta

Bir park görevlisi trees.csv dosyasındaki 12 ağacı ölçtü: age_years, trunk_cm ve height_m. Yükseklikle hangisi ilişkili: yaş mı, gövde genişliği mi? Başlangıç kodu bu iki addan birini column değişkenine okur ve grafiği hazırlar.

Her ağaç için bir nokta çiz: yatay eksende o sütun, dikey eksende height_m olsun.
x eksenini sütunun adıyla etiketle.

Grafiğin, başka bir parktaki crown_m değerleri için çizilmiş şu grafiğe benzemeli:

A scatter titled Tree Size with crown_m across and Height (m) up: ten dots rising loosely, from trees about 6 m tall with small crowns to 14 m with 7.5 m crowns

Coddy kodunu her iki sütun için çalıştırır ve her grafiği açıklar. Grafikleri karşılaştır: daha sıkı yükselen şerit sorunun yanıtını verir.

Kendin dene

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)")

# Kodunuzu aşağıya yazın

# Aşağıdaki satırı değiştirmeyin
plt.show()

Kendini test et

Bu ders kısa bir quiz içerir. Soruları yanıtlamak ve ilerlemeni kaydetmek için derse başla.

Veriler ve Grafikler bölümündeki tüm dersler

1Giriş

Merhaba, Makine Öğrenmesi Model Nedir?Kütüphaneleri İçe Aktarma İlk Grafiğiniz

4Verileri Şekillendirme

Dizileri Yeniden Şekillendirme Dizileri Birleştirme Rastgele Sayılar Özet: Zar Simülasyonu

7pandas DataFrame’leri

Seriler DataFrame’ler CSV Dosyalarını Okuma Verileri İnceleme Sütunları Seçme Tekrar: Film Puanları

10DataFrame'leri Görselleştirme

Bir DataFrame'i GörselleştirmeSütunlardan Dağılım GrafiğiHer Grup İçin Bir Renk Bir Sütunun Histogramı Tekrar: Kafe Satışları

Kendi başına pratik yap: Online Python derleyicisi