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Boolesches Indexing und Matplotlib-Spaß

Schauen wir uns nun an, wie dir boolesches Indexing hilft, Daten mit nur wenigen Zeilen Code visuell zu erkunden. In dieser Übung übst du vieles von dem, was du gelernt hast – Daten aus einem Dictionary in ein nutzbares pandas-DataFrame umwandeln, mit booleschen Werten indizieren und anschließend matplotlib verwenden, um deine Daten zu visualisieren und Beziehungen in den Wildlife-Strikes-Daten zu entdecken.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Python für MATLAB-Anwender

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Anleitung zur Übung

  • Wandle das Dictionary strikes in ein DataFrame um.
  • Erstelle einen booleschen Filter für 'Turbofan' in der Spalte 'Engine'.
  • Erstelle einen booleschen Filter für 'Turboprop' in der Spalte 'Engine'.
  • Zeichne zwei Streudiagramme und verwende turbofan und turboprop, um den strikes-Datensatz zu filtern.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Create a dictionary and then a DataFrame from the dictionary
strikes = {'Date': date,'Speed': speed,'Height':height,'Engine':engine}
strikes = pd.____(strikes)

# Filter strikes by engine type
turbofan = strikes['Engine']=='____'
turboprop = strikes['____']=='____'

# Create scatter plot of speed and height for each engine type
plt.scatter(strikes[____]['Speed'],strikes[____]['Height'],label='Turbofan')
plt.scatter(strikes[____]['Speed'],strikes[____]['Height'],label='Turboprop')
plt.legend()
plt.xlabel('Strike speed (knots)')
plt.ylabel('Strike height (feet)')
plt.show()
Code bearbeiten und ausführen