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自然界に見られる相関データ

配列grainsには、穀物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考えられます。これを確認するために、幅と長さの散布図を作成し、ピアソン相関係数を計算しましょう。

この演習はコースの一部です

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演習の手順

  • 以下をインポートしてください。
    • 別名pltをつけたmatplotlib.pyplot
    • scipy.statsからpearsonr
  • grainsの0列をwidthに、grainsの1列をlengthに割り当ててください。
  • widthをx軸、lengthをy軸にした散布図を作成してください。
  • pearsonr()関数を使ってwidthとlengthのピアソン相関係数を計算してください。

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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