棒グラフに誤差バーを追加する
統計的な可視化手法は、比較のための定量情報を図に追加します。たとえばこの演習では、2016年オリンピックのメダリストの身長について、平均の差だけでなく各グループの標準偏差も定量化する誤差バーを追加します。これにより、各グループ内のばらつきに比べて差が十分に大きいかを判断できます。
この演習では、2つのDataFrameを使います。mens_rowing にはボート競技のメダリストのデータが、mens_gymnastics には体操競技のメダリストのデータが入っています。
この演習はコースの一部です
Matplotlibで学ぶデータ可視化入門
演習の手順
mens_rowingDataFrame の"Height"列の平均を高さとし、その標準偏差を誤差バーとする棒を追加します。mens_gymnasticsの"Height"列の平均についても、同様に標準偏差の誤差バー付きの棒を追加します。- y軸にラベル
"Height (cm)"を追加します。
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()
# Add a bar for the rowing "Height" column mean/std
ax.____("Rowing", ____, yerr=____)
# Add a bar for the gymnastics "Height" column mean/std
____
# Label the y-axis
____
plt.show()