Korelovaná data v přírodě
Máš k dispozici pole grains obsahující šířku a délku vzorků obilí. Předpokládáš, že šířka a délka budou korelovat. Abys to ověřil/a, vytvoř bodový graf šířky oproti délce a změř jejich Pearsonovu korelaci.
Toto cvičení je součástí kurzu
Unsupervised Learning in Python
Pokyny k cvičení
- Importuj:
matplotlib.pyplotjakoplt.pearsonrzscipy.stats.
- Přiřaď sloupec
0polegrainsdowidtha sloupec1dolength. - Vytvoř bodový graf s
widthna ose x alengthna ose y. - Pomocí funkce
pearsonr()vypočítej Pearsonovu korelaciwidthalength.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Perform the necessary imports
____
____
# Assign the 0th column of grains: width
width = ____
# Assign the 1st column of grains: length
length = ____
# Scatter plot width vs length
plt.scatter(____, ____)
plt.axis('equal')
plt.show()
# Calculate the Pearson correlation
correlation, pvalue = ____
# Display the correlation
print(correlation)