サイズ
現在の散布図は、青い点の集まりにすぎず、それぞれの点を区別できません。これを変えてみましょう。点のサイズが人口に対応していたら便利ではないでしょうか？これを実現するために、ワークスペースにはpopというリストが読み込まれています。このリストには、各国の人口が100万人単位で格納されています。このリストが、サイズを表す引数sとして、scatter()関数に渡されていることがわかります。
この演習はコースの一部です
Python中級
演習の手順
- スクリプトを実行して、グラフがどのように変わるか確認しましょう。
- 良い感じにはなりましたが、バブルのサイズをさらに大きくすると、より際立って見えます。
numpyパッケージをnpとしてインポートします。np.array()を使って、リストpopから NumPy配列を作成します。このNumPy配列をnp_popと名付けましょう。np_popの値をnp_pop * 2と設定して、np_pop内の値を2倍にします。np_popはNumPy配列なので、各要素が2倍になります。plt.scatter()内のs引数を、popではなくnp_popに変更します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Import numpy as np
# Store pop as a numpy array: np_pop
# Double np_pop
# Update: set s argument to np_pop
plt.scatter(gdp_cap, life_exp, s = pop)
# Previous customizations
plt.xscale('log')
plt.xlabel('GDP per Capita [in USD]')
plt.ylabel('Life Expectancy [in years]')
plt.title('World Development in 2007')
plt.xticks([1000, 10000, 100000],['1k', '10k', '100k'])
# Display the plot
plt.show()