अलग-थलग (Segregated) मेट्रो के गुणधर्म
तो, आपने देखा कि उत्तरी औद्योगिक मेट्रो क्षेत्रों में अलगाव अधिक है। लेकिन ये मेट्रो क्षेत्र बड़े और विविध भी हैं। क्या कम विविधता वाले शहरों को बस बख्श दिया जा रहा है? आइए देखें कि आकार और विविधता का मेट्रोपॉलिटन अलगाव से कैसा संबंध है।
msa DataFrame, जिसे पहले Dissimilarity Index जोड़कर संशोधित किया गया था, लोड किया गया है। कंसोल में कॉलम सूचीबद्ध हैं। कुल आबादी population कॉलम में है।
pandas और seaborn को सामान्य उपनामों के साथ लोड किया गया है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में US Census डेटा का विश्लेषण
अभ्यास निर्देश
- y-axis पर segregation और x-axis पर metropolitan population प्लॉट करें
- African-American का प्रतिशत 계산 करें और उसे
black_pctकॉलम में असाइन करें - segregation बनाम प्रतिशत African-American प्लॉट करें
- segregation बनाम प्रतिशत African-American का एक scatterplot बनाएँ।
sizeऔरhueपैरामीटर जोड़ें, दोनों को"population"कॉलम पर सेट करें
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Are large metros more segregated?
sns.lmplot(x = ____, y = ____, data = msa)
plt.show()
# Calculate percentage African-American
msa["black_pct"] = ____
# Are more diverse metros more segregated?
sns.lmplot(____, ____, data = msa)
plt.show()
# Display metro size, percent Black, and segregation in one plot
sns.scatterplot(____, data = msa)
plt.show()