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自然界における相関データ

配列 grains には、穀粒サンプルの幅と長さが入っています。幅と長さには相関があると疑っています。これを確かめるために、幅と長さの散布図を作成し、ピアソン相関を測定してください。

この演習はコースの一部です

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演習の手順

  • 次をインポートします:
    • matplotlib.pyplot を plt として。
    • scipy.stats から pearsonr。
  • grains の列 0 を width、列 1 を length に代入します。
  • x 軸を width、y 軸を length とする散布図を作成します。
  • pearsonr() 関数を使って、width と length のピアソン相関を計算します。

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。

# Perform the necessary imports
____
____

# Assign the 0th column of grains: width
width = ____

# Assign the 1st column of grains: length
length = ____

# Scatter plot width vs length
plt.scatter(____, ____)
plt.axis('equal')
plt.show()

# Calculate the Pearson correlation
correlation, pvalue = ____

# Display the correlation
print(correlation)
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