Univariate und bivariate Plots in matplotlib
Matplotlib ist der Kern aller Plot-Funktionen in Pandas und Seaborn. Wenn du verstehst, wie matplotlib funktioniert, kannst du deine Plots für Veröffentlichungen oder Berichte feinabstimmen.
In dieser Übung erstellst du ein Histogramm und ein Streudiagramm:
# Histogramm
plt.hist(df['column_name'])
plt.show()
# Streudiagramm
plt.scatter(df['x_column'], df['y_column'])
plt.show()
Denk daran, dass du plt.show() aufrufen musst, um den Plot anzuzeigen. In dieser Übung arbeiten wir mit dem vorab geladenen Datensatz tips.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Python für R-Nutzer
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
import matplotlib.pyplot as plt
# Univariate histogram
plt____
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