変数間の違いを理解する
ここでは、各変数の平均値と標準偏差を棒グラフで可視化して分析します。これは前のステップを補完する作業で、変数のスケールや分散の違いを視覚的に確認します。
pandas ライブラリは pd、matplotlib.pyplot は plt として読み込まれています。wholesale データセットは pandas の DataFrame として、また各列の平均値と標準偏差はそれぞれ averages と std_devs という名前の pandas の Series として読み込まれています。コンソールで中身を確認してください。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶマーケティングのための機械学習
演習の手順
wholesaleの列名でリストを 1 つ作成し、もう 1 つは 0 からwholesaleの列数までの値を並べたソート済みリストを作成します。averagesをグレー、std_devsをオレンジでプロットし、x 軸を 0.2 だけ調整します。- 目盛りに
x_ixを、ラベルにx_namesを設定し、90 度回転させます。 - 凡例を追加し、チャートを表示します。
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。
# Create column names list and same length integer list
x_names = wholesale.___
x_ix = np.arange(wholesale.shape[1])
# Plot the averages data in gray and standard deviations in orange
plt.bar(x=x_ix-___, height=averages, color='grey', label='Average', width=0.4)
plt.bar(x=x_ix+___, height=std_devs, color='orange', label='Standard Deviation', width=0.4)
# Add x-axis labels and rotate
plt.xticks(ticks=___, labels=x_names, rotation=90)
# Add the legend and display the chart
plt.legend()
plt.___()