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Confidence intervals को annotate करना

प्रदूषण डेटा पर आपका डेटा साइंस काम काफ़ी चर्चित है, और अभी आप Cincinnati, Ohio तथा Indianapolis, Indiana—दोनों से मिली नौकरी के ऑफ़र तौल रहे हैं. आप देखना चाहते हैं कि क्या दोनों शहरों में SO2 के स्तर में महत्वपूर्ण अंतर है, और खास तौर पर किस शहर में स्तर कम है. इसे जाँचने के लिए, आपने कई वर्षों में (जो diffs_by_year के रूप में दिए गए हैं) शहरों के SO2 मानों के अंतर (Indianapolis का - Cincinnati का) देखने का फ़ैसला किया है.

सिर्फ़ शहरों के बीच महत्वपूर्ण अंतर के लिए p-value दिखाने के बजाय, आप इन अंतरों के 95% confidence intervals (कॉलम lower और upper) देखते हैं. इससे आप वर्षों में अंतर की मात्रा और किसी भी ट्रेंड को साथ-साथ देख सकते हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में अपनी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बेहतर करें

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अभ्यास निर्देश

  • अपने confidence intervals के शुरुआती और अंतिम लिमिट्स (कॉलम lower और upper) plt.hlines() को दें.
  • interval की thickness 5 रखें.
  • plt.axvline() से 0 के अंतर को दर्शाने वाली एक वर्टिकल लाइन खींचें.
  • null लाइन को अलग से उभारने के लिए उसका रंग 'orangered' रखें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Set start and ends according to intervals 
# Make intervals thicker
plt.hlines(y = 'year', xmin = '____', xmax = '____', 
           linewidth = ____, color = 'steelblue', alpha = 0.7,
           data = diffs_by_year)
# Point estimates
plt.plot('mean', 'year', 'k|', data = diffs_by_year)

# Add a 'null' reference line at 0 and color orangered
plt.axvline(x = ____, color = '____', linestyle = '--')

# Set descriptive axis labels and title
plt.xlabel('95% CI')
plt.title('Avg SO2 differences between Cincinnati and Indianapolis')
plt.show()
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