Boxplot बनाना
Boxplots उस डेटा के वितरण के बारे में अतिरिक्त जानकारी देते हैं जिसे वे दर्शाते हैं। ये हमें वितरण का median, inter-quartile range, और लगभग 99% डेटा की अपेक्षित रेंज क्या होनी चाहिए, यह बताते हैं। इस रेंज से बाहर के outliers को खास तौर पर हाइलाइट किया जाता है.
इस अभ्यास में, आप वही medalist heights डेटा इस्तेमाल करेंगे जिसे आपने पहले histograms और error bars वाले bar charts के रूप में visualize किया था, और अब आप उसे boxplots के रूप में visualise करेंगे.
आपके पास फिर से mens_rowing और mens_gymnastics DataFrames उपलब्ध होंगे, और दोनों में "Height" नाम का कॉलम है जिसकी आप तुलना करेंगे।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Matplotlib के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन परिचय
अभ्यास निर्देश
- एक boxplot बनाएँ जिसमें बाएँ तरफ
mens_rowingका"Height"कॉलम और दाएँ तरफmens_gymnasticsका"Height"कॉलम हो। - x-axis के tick labels जोड़ें:
"Rowing"और"Gymnastics"। - y-axis का लेबल जोड़ें:
"Height (cm)"।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
fig, ax = plt.subplots()
# Add a boxplot for the "Height" column in the DataFrames
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# Add x-axis tick labels:
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# Add a y-axis label
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plt.show()