Analýza citlivosti pomocí hexbin grafu

Výsledky simulace z předchozího cvičení jsou uloženy v DataFrame df_sa, který je pro tebe připraven.

Připomeň si, že df_sa obsahuje tři sloupce: Inflation s průměrnými mírami inflace použitými v simulacích, Volume s průměrnými objemy prodejů použitými v simulacích a Profit s předpovězenými zisky na základě tvé simulace.

Teď použiješ hexbin graf k analýze citlivosti a pochopíš, jak tyto parametry ovlivňují výsledky!

Následující knihovny jsou pro tebe již naimportovány: pandas jako pd, numpy jako np, scipy.stats jako st a matplotlib.pyplot jako plt.

Toto cvičení je součástí kurzu

Monte Carlo simulace v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Doplň kód hexbin grafu pro vizualizaci výsledků analýzy citlivosti; použij Inflation jako osu x, Volume jako osu y a průměrné hodnoty Profits jako základ pro barvu hexbinů.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Complete the hexbin to visualize sensitivity analysis results
____(x=____,
     y=____,
     C=____,
     reduce_C_function=____,
     gridsize=10,
     cmap="viridis",
     sharex=False)
plt.show()

Upravit a spustit kód