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 prévisionnels basés sur 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.

Cet exercice fait partie du cours

Simulations de Monte Carlo en Python

Afficher le cours

Instructions

Complétez le code du graphique hexbin pour visualiser les résultats de l’analyse de sensibilité ; utilisez Inflation pour l’axe des x, Volume pour l’axe des y, et la valeur moyenne de Profit comme base de la couleur des hexagones.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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