En los ejercicios de esta sección, usarás un conjunto de datos clásico recopilado por el botánico Edward Anderson y popularizado por Ronald Fisher, uno de los estadísticos más prolíficos de la historia. Anderson midió cuidadosamente las propiedades anatómicas de muestras de tres especies distintas de iris, Iris setosa, Iris versicolor e Iris virginica. El conjunto de datos completo está disponible como parte de scikit-learn. Aquí trabajarás con sus mediciones de la longitud del pétalo.

Traza un histograma de las longitudes de los pétalos de sus 50 muestras de Iris versicolor usando la configuración predeterminada de matplotlib/seaborn. Recuerda que, para especificar el estilo predeterminado de seaborn, puedes usar sns.set(), donde sns es el alias con el que se importa seaborn.

El subconjunto del conjunto de datos que contiene las longitudes de pétalo de Iris versicolor en centímetros (cm) está almacenado en el array de NumPy versicolor_petal_length.

En el vídeo, Justin trazó los histogramas utilizando la librería pandas e indexando el DataFrame para extraer la columna deseada. Aquí, sin embargo, solo necesitas usar el array de NumPy proporcionado. Además, Justin asignó sus sentencias de trazado (excepto plt.show()) a la variable ficticia _. Esto es para evitar que se muestre salida innecesaria. No es obligatorio para tus soluciones a estos ejercicios; sin embargo, es una buena práctica usarlo. Alternativamente, si trabajas en un entorno interactivo como un cuaderno de Jupyter, podrías usar un ; después de tus sentencias de trazado para lograr el mismo efecto. Justin prefiere usar _. Por lo tanto, verás que se usa en el código de la solución.

Ventajas de la EDA gráfica

Pensamiento estadístico en Python (Parte 1)

ejercicio interactivo práctico