Bee-Swarm-Plot

Erstelle einen Bee-Swarm-Plot der Iris-Kronblattlängen. Auf der x-Achse sollen die drei Spezies stehen, auf der y-Achse die Kronblattlängen. Ein DataFrame mit den Daten steht dir in deinem Namespace als df zur Verfügung.

Zur Orientierung findest du unten den Code, den Justin im Video verwendet hat, um den Bee-Swarm-Plot zu erstellen:

_ = sns.swarmplot(x='state', y='dem_share', data=df_swing)
_ = plt.xlabel('state')
_ = plt.ylabel('percent of vote for Obama')
plt.show()

Mit help(sns.swarmplot) bekommst du weitere Details dazu, wie du mit seaborn Bee-Swarm-Plots erstellst.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Statistical Thinking in Python (Teil 1)

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Anleitung zur Übung

Untersuche den DataFrame df mit df.head(). So erkennst du, welche Spaltennamen du in deinem Aufruf von sns.swarmplot() als x- und y-Keyword-Argumente übergeben musst.
Verwende sns.swarmplot(), um aus dem DataFrame mit dem Fisher-Iris-Datensatz df einen Bee-Swarm-Plot zu erstellen. Die x-Achse soll die drei Spezies enthalten, die y-Achse die Kronblattlängen.
Beschrifte die Achsen.
Zeige den Plot an.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Create bee swarm plot with Seaborn's default settings


# Label the axes


# Show the plot

Code bearbeiten und ausführen