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Explorer une loi normale multivariée

Dans cet exercice, vous allez travailler avec un DataFrame nommé house_price_size, qui contient deux colonnes : price et size, représentant respectivement le prix et la surface des maisons.

Vous commencerez par explorer les données pour comprendre la distribution et la relation entre les deux variables price et size, puis vous calculerez une matrice de covariance pour ces deux variables.

Les packages suivants ont été importés pour vous : seaborn sous le nom sns, pandas sous le nom pd, et matplotlib.pyplot sous le nom plt.

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Simulations de Monte Carlo en Python

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Generate a pairplot of the data
____
plt.show()
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