Memvisualisasikan distribusi pendapatan internasional

seaborn adalah pustaka visualisasi Python untuk visualisasi data statistik yang berbasis pada matplotlib.

Secara bawaan, fungsi distplot() dalam paket seaborn membuat histogram, yaitu data dikelompokkan ke dalam rentang lalu dipetakan sebagai batang, dan menyesuaikan kernel density estimation (KDE), atau histogram yang dihaluskan. Anda juga dapat menggunakan distplot() untuk membuat jenis grafik lain yang disebut rugplot, yang menambahkan penanda di bagian bawah bagan untuk menunjukkan kepadatan observasi sepanjang sumbu x.

seaborn.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, ...)

Pada latihan sebelumnya, Anda membuat plot kuantil yang memberikan gambaran cukup terperinci tentang tingkat pendapatan per kapita pada berbagai titik distribusi. Di sini, Anda akan menggunakan distplot() untuk mendapatkan gambaran lengkapnya!

pandas telah diimpor sebagai pd, dan DataFrame income dari latihan sebelumnya tersedia di workspace Anda.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Mengimpor dan Mengelola Data Keuangan di Python

Lihat Kursus

Instruksi latihan

Impor seaborn sebagai sns dan matplotlib.pyplot sebagai plt.
Cetak statistik ringkasan yang diberikan oleh .describe().
Plot dan tampilkan histogram dasar dari kolom 'Income per Capita' dengan .distplot().
Buat dan tampilkan rugplot dari data yang sama dengan mengatur argumen tambahan bins sama dengan 50, kde ke False, dan rug ke True.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Import seaborn and matplotlib
____
____

# Print the summary statistics for income
print(____.____())

# Plot a basic histogram of income per capita
____

# Show the plot
plt.show()

# Plot a rugplot
sns.distplot(income['Income per Capita'], ____, ____, ____)

# Show the plot
plt.show()

Edit dan Jalankan Kode