Größen

Im Moment ist das Streudiagramm nur eine Wolke aus blauen Punkten, die nicht voneinander zu unterscheiden sind. Das wollen wir nun ändern. Wäre es nicht schön, wenn die Größen der Punkte jeweils den Bevölkerungsgrößen entsprechen würden?

Um das zu bewerkstelligen, wurde bereits die Liste pop in deinem Workspace geladen. Sie enthält die Bevölkerungszahlen für jedes Land (angegeben in Millionen). Du kannst sehen, dass diese Liste der Streudiagrammfunktion als Argument s für die Punktgröße übergeben wird.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Python für Fortgeschrittene

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Anleitung zur Übung

Führe den Code aus, um zu sehen, wie sich das Diagramm verändert.
Sieht schon gut aus, aber noch aussagekräftiger wird es, wenn du die Punkte vergrößerst.
- Importiere das Paket numpy als np.
- Verwende np.array(), um ein NumPy-Array aus der Liste pop zu erstellen. Gib diesem NumPy-Array den Namen np_pop.
- Verdopple die Werte in np_pop, indem du den Wert von np_pop auf np_pop * 2 setzt. Da np_pop ein NumPy-Array ist, wird jedes Array-Element verdoppelt.
- Ändere das Argument s in plt.scatter() in np_pop statt in pop.

Interaktive Übung zum Anfassen

Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.

# Import numpy as np


# Store pop as a numpy array: np_pop


# Double np_pop


# Update: set s argument to np_pop
plt.scatter(gdp_cap, life_exp, s = pop)

# Previous customizations
plt.xscale('log') 
plt.xlabel('GDP per Capita [in USD]')
plt.ylabel('Life Expectancy [in years]')
plt.title('World Development in 2007')
plt.xticks([1000, 10000, 100000],['1k', '10k', '100k'])

# Display the plot
plt.show()

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