Drei numerische Variablen visualisieren
Es gibt auch einige „flache“ Alternativen zu 3D-Plots, die leichter zu interpretieren sind, auch wenn man dafür ein wenig umdenken muss. Ein guter Ansatz ist, die beiden numerischen erklärenden Variablen auf der x- und y-Achse eines Streudiagramms zu platzieren und die Punkte entsprechend der Zielvariable einzufärben.
taiwan_real_estate ist verfügbar.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Fortgeschrittene Regression mit statsmodels in Python</Kurs>Übungsanweisungen
- Berechne die Quadratwurzel der Entfernung zur nächsten MRT-Haltestelle als
sqrt_dist_to_mrt_m. - Erstelle mit dem Datensatz
taiwan_real_estateein Streudiagramm vonsqrt_dist_to_mrt_mgegen die Anzahl der nahegelegenen Convenience Stores und färbe die Punkte nach dem Hauspreis ein.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Transform dist_to_mrt_m to sqrt_dist_to_mrt_m
taiwan_real_estate["sqrt_dist_to_mrt_m"] = ____
# Draw a scatter plot of sqrt_dist_to_mrt_m vs. n_convenience colored by price_twd_msq
____
# Show the plot
plt.show()