Grafico a dispersione (1)
Quando hai una scala temporale lungo l'asse orizzontale, il grafico a linee è il tuo miglior alleato. Ma in molti altri casi, ad esempio quando si cerca di valutare se esiste una correlazione tra due variabili, il grafico a dispersione è la scelta migliore. Di seguito è riportato un esempio di come costruire un grafico a dispersione.
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x,y)
plt.show()
Continuiamo con il grafico gdp_cap vslife_exp, che rappresenta il PIL (GDP) pro capite e l'aspettativa di vita nei vari Paesi nel 2007. Un grafico a dispersione potrebbe essere un'alternativa migliore?
Anche in questo caso, il pacchetto matplotlib.pyplot è disponibile come plt.
Questo esercizio fa parte del corso
Python - Livello Intermedio
Istruzioni dell'esercizio
- Sostituisci il grafico a linee codificato nello script in un grafico a dispersione.
- La correlazione diventerà evidente quando il GDP (PIL) pro capite verrà visualizzato su una scala logaritmica. Aggiungi la riga
plt.xscale('log'). - Termina il tuo script con
plt.show()per visualizzare il grafico.
Esercizio pratico interattivo
Prova questo esercizio completando il codice di esempio.
# Change the line plot below to a scatter plot
plt.plot(gdp_cap, life_exp)
# Put the x-axis on a logarithmic scale
# Show plot