棒グラフにエラーバーを追加する
統計的なプロット手法を使うと、比較のための定量的な情報を可視化に追加できます。この演習では、2016年オリンピックのメダリストの身長の平均値の差だけでなく、それぞれのグループの標準偏差もエラーバーとして追加します。これにより、グループ内のばらつきと比べて、その差が意味のあるものかどうかを評価できます。
この演習では、2つの DataFrame を使用します。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格納されています。
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
"Height"DataFrame のmens_rowing列の平均値と、その標準偏差をエラーバーとして持つ棒を追加しましょう。"Height"のmens_gymnastics列の平均値と、その標準偏差をエラーバーとして持つ棒も追加しましょう。- y軸に
"Height (cm)"というラベルを追加しましょう。
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()