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Histogrammes pour détecter les valeurs aberrantes

Un histogramme est un excellent moyen visuel pour repérer des valeurs aberrantes. Elles deviennent visibles lorsqu’on choisit un nombre de classes adapté pour l’histogramme. Rappelez-vous que la racine carrée du nombre d’observations peut servir de règle empirique pour fixer le nombre de classes. En général, les barres les plus basses contiennent les valeurs aberrantes.

Dans cet exercice, vous allez tracer l’histogramme de prices de l’exercice précédent. numpy et matplotlib.pyplot sont disponibles avec leurs alias habituels.

Cet exercice fait partie du cours

Détection d’anomalies en Python

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Instructions

  • Calculez la racine carrée de la longueur de prices et stockez-la dans n_bins.
  • Convertissez n_bins en entier.
  • Créez un histogramme de prices en fixant le nombre de classes à n_bins.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Find the square root of the length of prices
n_bins = ____

# Cast to an integer
n_bins = ____(____)

plt.figure(figsize=(8, 4))

# Create a histogram
plt.____(____, ____=____, color='red')
plt.show()
Modifier et exécuter le code