Ajouter des barres d'erreur à un diagramme à barres
Les techniques de visualisation statistique ajoutent des informations quantitatives pour faciliter les comparaisons. Par exemple, dans cet exercice, nous allons ajouter des barres d'erreur qui quantifient non seulement la différence entre les moyennes de la taille des médaillés aux Jeux olympiques de 2016, mais aussi l'écart-type de chacun de ces groupes, afin d'évaluer si la différence est importante par rapport à la variabilité au sein de chaque groupe.
Pour les besoins de cet exercice, vous aurez deux DataFrames : mens_rowing contient des données sur les médaillés des épreuves d'aviron et mens_gymnastics contiendra de l'information sur les médaillés des épreuves de gymnastique.
Cette activité fait partie du cours
Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib
Instructions de l’exercice
- Ajoutez une barre dont la hauteur est égale à la moyenne de la colonne
"Height"dans le DataFramemens_rowing, ainsi qu'une barre d'erreur correspondant à son écart-type. - Ajoutez une autre barre pour la moyenne de la colonne
"Height"dansmens_gymnastics, avec une barre d'erreur correspondant à son écart-type. - Ajoutez une étiquette à l'axe des y :
"Height (cm)".
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
fig, ax = plt.subplots()
# Add a bar for the rowing "Height" column mean/std
ax.____("Rowing", ____, yerr=____)
# Add a bar for the gymnastics "Height" column mean/std
____
# Label the y-axis
____
plt.show()