1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Importing and Managing Financial Data in Python
Connected

cvičení

Vizualizace mezinárodního rozdělení příjmů

seaborn je Python knihovna pro vizualizaci statistických dat postavená na matplotlib.

Funkce distplot() z balíčku seaborn ve výchozím nastavení vytvoří histogram, kde jsou data rozdělena do intervalů a zobrazena jako sloupce, a zároveň přidá odhad hustoty jádra (KDE), tedy vyhlazenou verzi histogramu. Pomocí distplot() můžeš také vytvořit graf zvaný rugplot, který přidá značky u spodního okraje grafu a tím znázorní hustotu pozorování podél osy x.

seaborn.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, ...)

V předchozích cvičeních jsi vytvořil/a kvantilový graf, který poskytl poměrně podrobný přehled o úrovni příjmu na obyvatele v různých částech rozdělení. Teď použiješ distplot(), abys viděl/a celý obrázek!

pandas je importován jako pd a DataFrame income z předchozího cvičení máš k dispozici ve svém pracovním prostředí.

Pokyny

100 XP
  • Importuj seaborn jako sns a matplotlib.pyplot jako plt.
  • Vypiš souhrnné statistiky pomocí .describe().
  • Vykresli a zobraz základní histogram sloupce 'Income per Capita' pomocí .distplot().
  • Vytvoř a zobraz rugplot stejných dat — nastav dodatečné argumenty: bins na 50, kde na False a rug na True.