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प्रकृति में सह-संबद्ध डेटा

आपको एक ऐरे grains दिया गया है, जिसमें अनाज के सैंपल्स की चौड़ाई (width) और लंबाई (length) है। आपको संदेह है कि चौड़ाई और लंबाई सह-संबद्ध होंगी। इसे जाँचने के लिए, width बनाम length का स्कैटर प्लॉट बनाएँ और उनका पियर्सन कोरिलेशन मापें.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Unsupervised Learning

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • इम्पोर्ट करें:
    • matplotlib.pyplot को plt नाम से.
    • scipy.stats से pearsonr.
  • grains के कॉलम 0 को width और कॉलम 1 को length को असाइन करें.
  • x-अक्ष पर width और y-अक्ष पर length के साथ एक स्कैटर प्लॉट बनाएँ.
  • pearsonr() फंक्शन का उपयोग करके width और length का पियर्सन कोरिलेशन कैलकुलेट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Perform the necessary imports
____
____

# Assign the 0th column of grains: width
width = ____

# Assign the 1st column of grains: length
length = ____

# Scatter plot width vs length
plt.scatter(____, ____)
plt.axis('equal')
plt.show()

# Calculate the Pearson correlation
correlation, pvalue = ____

# Display the correlation
print(correlation)
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