EmpezarEmpieza gratis

EDA: Representa todos tus datos

Para obtener una visión gráfica de un conjunto de datos, a menudo es útil representar todos tus datos. En este ejercicio, representa todos los parciales de todas las nadadoras en las series de 800 metros. Los datos están disponibles en los arrays de NumPy split_number y splits. Los arrays están organizados de manera que splits[i,j] es el tiempo parcial de la nadadora i para split_number[j].

Este ejercicio forma parte del curso

Casos prácticos de pensamiento estadístico

Ver curso

Instrucciones del ejercicio

  • Escribe un bucle for, iterando sobre el conjunto de parciales de cada nadadora para:
    • Representar el tiempo parcial frente al número de parcial. Usa los argumentos con nombre linewidth=1 y color='lightgray'.
  • Calcula los tiempos parciales medios para cada distancia. Puedes hacerlo usando la función np.mean() con el argumento con nombre axis=0. Esto indica a np.mean() que calcule las medias por filas, lo que dará el tiempo parcial medio para cada número de parcial.
  • Representa los tiempos parciales medios (eje y) frente al número de parcial (eje x) usando los argumentos con nombre marker='.', linewidth=3 y markersize=12.
  • Etiqueta los ejes y muestra la gráfica.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# Plot the splits for each swimmer
for splitset in ____:
    _ = ____(____, ____, lw=1, color='lightgray')

# Compute the mean split times
mean_splits = ____

# Plot the mean split times


# Label axes and show plot
_ = plt.xlabel('split number')
_ = plt.ylabel('split time (s)')
plt.show()
Editar y ejecutar código