EDA: Visualizza tutti i tuoi dati

Per avere una panoramica grafica di un insieme di dati, spesso è utile visualizzare tutti i dati. In questo esercizio, traccia tutte le frazioni per tutte le nuotatrici nelle batterie degli 800 metri. I dati sono disponibili negli array NumPy split_number e splits. Gli array sono organizzati in modo tale che splits[i,j] sia il tempo di frazione della nuotatrice i per split_number[j].

Questo esercizio fa parte del corso

Casi di studio nel pensiero statistico

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Istruzioni dell'esercizio

Scrivi un ciclo for, iterando sull'insieme delle frazioni per ciascuna nuotatrice per:
- Tracciare il tempo di frazione rispetto al numero di frazione. Usa gli argomenti linewidth=1 e color='lightgray'.
Calcola i tempi medi di frazione per ogni distanza. Puoi farlo usando la funzione np.mean() con l'argomento axis=0. In questo modo, np.mean() calcola le medie sulle righe, restituendo il tempo medio di frazione per ciascun numero di frazione.
Traccia i tempi medi di frazione (asse y) rispetto al numero di frazione (asse x) usando gli argomenti marker='.', linewidth=3 e markersize=12.
Etichetta gli assi e mostra il grafico.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# Plot the splits for each swimmer
for splitset in ____:
    _ = ____(____, ____, lw=1, color='lightgray')

# Compute the mean split times
mean_splits = ____

# Plot the mean split times


# Label axes and show plot
_ = plt.xlabel('split number')
_ = plt.ylabel('split time (s)')
plt.show()

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