「ステップ」ヒストグラム
ヒストグラムは、データ内の異なるグループにおけるデータの分布を見ることを可能にします。この演習では、2016年夏季オリンピックのメダリストデータセットからグループを選び、2つの異なるスポーツのメダリスト選手の身長を比較します。
データは「Height」という列を持つpandas DataFrameオブジェクトsummer_2016_medalsに保存されます。さらに、ゲームごとにグループ化されたパンダのGroupByオブジェクトも提供されます。
この演習では、「体操」と「ローイング」という2つのスポーツのヒストグラムを視覚化しラベル付けし、これら2つの競技のメダリストの明確な違いを確認します。
この演習はコースの一部です
Matplotlib によるデータ可視化入門
演習の手順
histメソッドを使って、"Weight"DataFrame のmens_rowing列のヒストグラムを表示し、ラベルを"Rowing"に設定します。histを使って、"Weight"DataFrame のmens_gymnastics列のヒストグラムを表示し、ラベルを"Gymnastics"に設定します。- どちらのヒストグラムも、
histtype引数を使って'step'タイプで表示し、ビンの数を5に設定します。 - 図に凡例を追加してから、表示します。
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。
fig, ax = plt.subplots()
# Plot a histogram of "Weight" for mens_rowing
____
# Compare to histogram of "Weight" for mens_gymnastics
____
ax.set_xlabel("Weight (kg)")
ax.set_ylabel("# of observations")
# Add the legend and show the Figure
____
plt.show()