दो संख्यात्मक explanatory variables का विज़ुअलाइज़ेशन
दो संख्यात्मक explanatory variables को विज़ुअलाइज़ करने के लिए कोड वही है जो आपने पहले देखा है: वास्तविक डेटा पॉइंट्स की एक लेयर बनाएँ, और यह देखने के लिए prediction पॉइंट्स की एक लेयर जोड़ें कि वे कितनी अच्छी तरह मेल खाते हैं. दो संख्यात्मक explanatory variables के मामले में, prediction पॉइंट्स की लेयर एक ग्रिड जैसी दिखेगी.
sqrt_dist_to_mrt_m वैरिएबल (square-root ट्रांसफॉर्म के बाद) के साथ taiwan_real_estate और prediction_data उपलब्ध हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
इंटरमीडिएट Regression with statsmodels in Python
अभ्यास निर्देश
taiwan_real_estateका उपयोग करके,sqrt_dist_to_mrt_mबनामn_convenienceका एक स्कैटर प्लॉट बनाएँ, जिसेprice_twd_msqके आधार पर रंगित किया गया हो.prediction_dataका एक अतिरिक्त स्कैटर प्लॉट बनाएँ, बिना legend के, औरmarkerको"s"(squares के लिए) पर सेट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create scatter plot of taiwan_real_estate
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# Create scatter plot of prediction_data without legend
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# Show the plot
plt.show()