Box-and-Whisker-Plot
Einen Boxplot für die Blütenblattlängen zu erstellen, ist hier nicht unbedingt nötig, weil der Iris-Datensatz nicht zu groß ist und der Bee-Swarm-Plot gut funktioniert. Etwas Übung schadet aber nie. Erstelle einen Boxplot der Blütenblattlängen der Iris. In deinem Namensraum befindet sich ein pandas-DataFrame df, der die Daten zu den Blütenblattlängen enthält. Untersuche den DataFrame df mit df.head(), damit du weißt, welche Spalten relevant sind.
Zur Orientierung findest du unten den Code aus dem Video, der den Boxplot erzeugt:
_ = sns.boxplot(x='east_west', y='dem_share', data=df_all_states)
_ = plt.xlabel('region')
_ = plt.ylabel('percent of vote for Obama')
Du kannst sns.boxplot? oder help(sns.boxplot) verwenden, um mehr Details zum Erstellen von Boxplots mit seaborn zu erhalten.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Statistical Thinking in Python (Teil 1)
Anleitung zur Übung
- Das Set-up ist genau dasselbe wie für den Bee-Swarm-Plot; du rufst einfach
sns.boxplot()mit denselben Schlüsselwortargumenten auf wiesns.swarmplot(). Die x-Achse ist'species'und die y-Achse'petal length (cm)'. - Vergiss nicht, deine Achsen zu beschriften!
- Zeige die Grafik mit dem üblichen Aufruf an.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Create box plot with Seaborn's default settings
# Label the axes
# Show the plot