Analyse de sensibilité avec un graphique hexbin

Les résultats de simulation que vous avez générés dans l'exercice précédent sont enregistrés dans le DataFrame df_sa, qui a été chargé pour vous.

Rappelez-vous que df_sa comporte trois colonnes : Inflation contient les taux d'inflation moyens utilisés dans les simulations, Volume contient les volumes de ventes moyens utilisés dans les simulations, et Profit contient les profits prévus selon votre simulation.

Vous allez maintenant utiliser un graphique hexbin pour réaliser une analyse de sensibilité et comprendre l'impact de ces paramètres !

Les bibliothèques suivantes ont été importées pour vous : pandas sous le nom pd, numpy sous le nom np, scipy.stats sous le nom st, et matplotlib.pyplot sous le nom plt.

Cette activité fait partie du cours

Simulations de Monte-Carlo en Python

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Instructions de l’exercice

Complétez le code du graphique hexbin pour visualiser les résultats de l'analyse de sensibilité ; utilisez Inflation comme axe des x, Volume comme axe des y, et les valeurs moyennes de Profits comme base pour la couleur des hexagones.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Complete the hexbin to visualize sensitivity analysis results
____(x=____,
     y=____,
     C=____,
     reduce_C_function=____,
     gridsize=10,
     cmap="viridis",
     sharex=False)
plt.show()

Modifier et exécuter le code