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चीन, भारत और US में मुद्रास्फीति दरों का वितरण

जैसा कि आपने वीडियो में देखा, boxplot() फंक्शन श्रेणियों के अनुसार किसी वितरण के प्रमुख क्वांटाइल दिखाता है, जहाँ y एक परिमाणात्मक वैरिएबल को और x एक श्रेणीबद्ध वैरिएबल को दर्शाता है। सांख्यिकी में इस तरह के प्लॉट को box-and-whisker plot कहा जाता है.

Box plot का एक complement swarmplot() है, जो एक categorical scatterplot बनाता है और सभी श्रेणीबद्ध अवलोकनों को बिना overlap किए दिखाता है; इसके आर्ग्युमेंट्स boxplot() जैसे ही होते हैं:

seaborn.boxplot(x=None, y=None, data=None, ...)
seaborn.swarmplot(x=None, y=None, data=None, ...)

इस अंतिम अभ्यास में, आप समय-श्रृंखला ट्रेंड्स के बजाय देशों के अनुसार—विशेष रूप से China, India, और US—मुद्रास्फीति दरों के ऐतिहासिक वितरणों की तुलना करेंगे। pandas को pd के रूप में, matplotlib.pyplot को plt के रूप में, और seaborn को sns के रूप में आपके लिए आयात किया गया है। FRED का inflation डेटा आपके वर्कस्पेस में inflation नाम से मौजूद है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में वित्तीय डेटा इम्पोर्ट और मैनेज करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • inflation डेटा का boxplot बनाएँ और दिखाएँ, जिसमें x के लिए 'Country' और y के लिए 'Inflation' हो.
  • उन्हीं आर्ग्युमेंट्स के साथ sns.swarmplot() बनाएँ और दिखाएँ.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Create boxplot
sns.____(x=____, y=____, data=____)

# Show the plot
plt.show()

# Close the plot
plt.close()

# Create swarmplot
sns.swarmplot(x=____, y=____, data=____)

# Show the plot
plt.show()
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