Negli esercizi di questa sezione userai un insieme di dati classico raccolto dal botanico Edward Anderson e reso famoso da Ronald Fisher, uno degli statistici più prolifici della storia. Anderson ha misurato con cura le proprietà anatomiche di campioni di tre diverse specie di iris, Iris setosa, Iris versicolor e Iris virginica. L'intero insieme di dati è disponibile come parte di scikit-learn. Qui lavorerai con le sue misure della lunghezza dei petali.

Traccia un istogramma delle lunghezze dei petali dei suoi 50 campioni di Iris versicolor usando le impostazioni predefinite di matplotlib/seaborn. Ricorda che per specificare lo stile predefinito di seaborn puoi usare sns.set(), dove sns è l'alias con cui viene importato seaborn.

Il sottoinsieme dell'insieme di dati che contiene le lunghezze dei petali di Iris versicolor in centimetri (cm) è memorizzato nell'array NumPy versicolor_petal_length.

Nel video, Justin ha tracciato gli istogrammi usando la libreria pandas e indicizzando il DataFrame per estrarre la colonna desiderata. Qui, però, ti basta usare l'array NumPy fornito. Inoltre, Justin ha assegnato le istruzioni di plotting (eccetto plt.show()) alla variabile fittizia _. Questo serve a evitare la visualizzazione di output non necessari. Non è richiesto per le tue soluzioni a questi esercizi, tuttavia è una buona pratica usarlo. In alternativa, se lavori in un ambiente interattivo come un Jupyter notebook, puoi usare un ; dopo le istruzioni di plotting per ottenere lo stesso effetto. Justin preferisce usare _. Perciò lo vedrai usato nel codice di soluzione.

Interpretare un bee swarm plot

Pensare in modo statistico con Python (Parte 1)

esercizio interattivo pratico