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Données corrélées dans la nature

On vous fournit un tableau « grains » indiquant la largeur et la longueur d'échantillons de grains. Vous soupçonnez que la largeur et la longueur sont corrélées. Afin de confirmer cette hypothèse, veuillez créer un graphique représentant la largeur en fonction de la longueur et mesurer leur corrélation de Pearson.

Cet exercice fait partie du cours

Apprentissage non supervisé en Python

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Instructions

  • Importation :
    • matplotlib.pyplot en tant que plt.
    • pearsonr à partir de scipy.stats.
  • Affectez la colonne 0 de grains à width et la colonne 1 de grains à length.
  • Créez un graphique avec width sur l'axe des x et length sur l'axe des y.
  • Utilisez la fonction pearsonr() pour calculer la corrélation de Pearson entre width et length.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Perform the necessary imports
____
____

# Assign the 0th column of grains: width
width = ____

# Assign the 1st column of grains: length
length = ____

# Scatter plot width vs length
plt.scatter(____, ____)
plt.axis('equal')
plt.show()

# Calculate the Pearson correlation
correlation, pvalue = ____

# Display the correlation
print(correlation)
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