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EDA: 모든 데이터를 그래프로 시각화하기

데이터셋을 전체적으로 파악하려면 모든 데이터를 그래프로 시각화하는 것이 효과적입니다. 이번 연습 문제에서는 800미터 예선에 참가한 여성 수영 선수 전체의 분할 기록을 그래프로 그려보겠습니다. 데이터는 NumPy 배열 split_number와 splits로 제공되며, splits[i,j]는 선수 i의 split_number[j]에 해당하는 분할 시간을 나타냅니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

통계적 사고 사례 연구

강의 보기

연습 안내

  • for 루프를 작성하여 각 선수의 분할 기록을 순회하면서 다음을 수행하세요:
    • 분할 번호에 따른 분할 시간을 그래프로 나타냅니다. linewidth=1 및 color='lightgray' 키워드 인수를 사용하세요.
  • 각 거리별 평균 분할 시간을 계산하세요. np.mean() 함수에 axis=0 키워드 인수를 지정하면 행 방향으로 평균을 계산하여 각 분할 번호에 대한 평균 분할 시간을 구할 수 있습니다.
  • marker='.', linewidth=3, markersize=12 키워드 인수를 사용하여 분할 번호(x축)에 따른 평균 분할 시간(y축)을 그래프로 나타내세요.
  • 축에 레이블을 붙이고 그래프를 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Plot the splits for each swimmer
for splitset in ____:
    _ = ____(____, ____, lw=1, color='lightgray')

# Compute the mean split times
mean_splits = ____

# Plot the mean split times


# Label axes and show plot
_ = plt.xlabel('split number')
_ = plt.ylabel('split time (s)')
plt.show()
코드 편집 및 실행