वैरिएबल्स में अंतर समझें
अब, आप बारप्लॉट बनाकर प्रत्येक वैरिएबल के औसत और standard deviation का विश्लेषण करेंगे। यह पिछले स्टेप का पूरक है, जहाँ आप वैरिएबल्स के scale और variance के अंतर को विज़ुअली एक्सप्लोर करेंगे.
pandas लाइब्रेरी pd के रूप में और matplotlib.pyplot plt के रूप में लोड है। साथ ही, wholesale डेटासेट एक pandas DataFrame के रूप में लोड है, जबकि wholesale डेटासेट के प्रत्येक कॉलम के औसत और standard deviation क्रमशः averages और std_devs नाम की pandas Series में लोड हैं। इन्हें कंसोल में ज़रूर देखें.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग
अभ्यास निर्देश
wholesaleके कॉलम नामों की एक लिस्ट बनाएँ और 0 सेwholesaleमें कॉलमों की संख्या तक के sorted मानों की दूसरी लिस्ट बनाएँ.averagesको grey में औरstd_devsको orange में प्लॉट करें, और x-axis को 0.2 से एडजस्ट करें.- ticks के रूप में
x_ixऔर labels के रूप मेंx_namesजोड़ें, और उन्हें 90 डिग्री घुमाएँ. - legend जोड़ें और चार्ट दिखाएँ.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create column names list and same length integer list
x_names = wholesale.___
x_ix = np.arange(wholesale.shape[1])
# Plot the averages data in gray and standard deviations in orange
plt.bar(x=x_ix-___, height=averages, color='grey', label='Average', width=0.4)
plt.bar(x=x_ix+___, height=std_devs, color='orange', label='Standard Deviation', width=0.4)
# Add x-axis labels and rotate
plt.xticks(ticks=___, labels=x_names, rotation=90)
# Add the legend and display the chart
plt.legend()
plt.___()