Tailles

Pour l'instant, le nuage de points n'est qu'un amas de points bleus, impossibles à distinguer. Changeons cela. Ce serait utile que la taille des points corresponde à la population, non?

Pour y arriver, une liste pop est déjà chargée dans votre espace de travail. Elle contient les populations de chaque pays, en millions. Cette liste est transmise à la méthode de dispersion comme argument s, pour la taille.

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Python intermédiaire

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Instructions de l’exercice

Exécutez le script pour voir comment le graphique change.
C'est bien, mais augmenter la taille des bulles fera davantage ressortir l'information.
- Importez le module numpy sous le nom np.
- Utilisez np.array() pour créer un tableau NumPy à partir de la liste pop. Nommez ce tableau np_pop.
- Doublez les valeurs de np_pop en définissant np_pop égal à np_pop * 2. Comme np_pop est un tableau NumPy, chaque élément sera doublé.
- Remplacez l'argument s dans plt.scatter() par np_pop au lieu de pop.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Import numpy as np


# Store pop as a numpy array: np_pop


# Double np_pop


# Update: set s argument to np_pop
plt.scatter(gdp_cap, life_exp, s = pop)

# Previous customizations
plt.xscale('log') 
plt.xlabel('GDP per Capita [in USD]')
plt.ylabel('Life Expectancy [in years]')
plt.title('World Development in 2007')
plt.xticks([1000, 10000, 100000],['1k', '10k', '100k'])

# Display the plot
plt.show()

Modifier et exécuter le code