크기

현재의 산포도 그래프는 파란 점들이 겹쳐 있어 구분하기 어려운 상태입니다. 이걸 바꿔 보겠습니다. 점의 크기가 인구수에 비례하게 만들면 좋겠죠.

이 작업을 위해서 작업 공간에 pop 리스트가 준비되어 있습니다. 이 리스트에는 국가별 인구 수가 백만 단위로 담겨 있습니다. 이 목록은 크기를 나타내는 인자 s로 scatter 메서드에 전달됩니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

중급 Python

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연습 안내

스크립트를 실행하여 그래프가 어떻게 변하는지 확인해보세요.
지금도 좋지만, 버블 크기를 더 키우면 더욱 눈에 띌 것 같습니다.
- numpy 패키지를 np로 임포트하세요.
- np.array()를 사용하여 pop 리스트로 NumPy 배열을 만드세요. 이 배열의 이름을 np_pop으로 지정하세요.
- np_pop의 값을 np_pop * 2와 동일하게 설정하여 np_pop의 값을 두 배로 늘리세요. np_pop은 NumPy 배열이므로 각 원소가 자동으로 두 배가 됩니다.
- plt.scatter() 안의 s 인자를 pop 대신 np_pop으로 변경하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Import numpy as np


# Store pop as a numpy array: np_pop


# Double np_pop


# Update: set s argument to np_pop
plt.scatter(gdp_cap, life_exp, s = pop)

# Previous customizations
plt.xscale('log') 
plt.xlabel('GDP per Capita [in USD]')
plt.ylabel('Life Expectancy [in years]')
plt.title('World Development in 2007')
plt.xticks([1000, 10000, 100000],['1k', '10k', '100k'])

# Display the plot
plt.show()

코드 편집 및 실행