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범죄 통계 추적하기

Laura 경사는 Bayes의 납치 사건을 더 잘 이해하기 위해 문화적 배경 조사를 하려고 해요. 그녀는 Uniform Crime Reporting Statistics의 데이터를 사용해 미국 3개 도시의 절도(Burglary) 발생률을 그래프로 그렸어요.

이 데이터를 동료 경찰관들에게 발표하려고 하는데, 데이터 스토리를 효과적으로 전달할 수 있도록 이미지를 최대한 보기 좋게 만들고 싶어 해요.

기억하세요:

  • linestyle은 점선(':'), 파선('--'), 혹은 선 없음('')으로 바꿀 수 있어요.
  • marker는 원('o'), 다이아몬드('d'), 또는 사각형('s')으로 바꿀 수 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 시작하는 데이터 사이언스

강의 보기

연습 안내

  • Phoenix의 색상을 "DarkCyan"으로 바꾸세요.
  • Los Angeles의 선을 점선으로 만드세요.
  • Philadelphia에 사각형 마커를 추가하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Change the color of Phoenix to `"DarkCyan"`
plt.plot(data["Year"], data["Phoenix Police Dept"], label="Phoenix", ____)

# Make the Los Angeles line dotted
plt.plot(data["Year"], data["Los Angeles Police Dept"], label="Los Angeles", ____)

# Add square markers to Philedelphia
plt.plot(data["Year"], data["Philadelphia Police Dept"], label="Philadelphia", ____)

# Add a legend
plt.legend()

# Display the plot
plt.show()
코드 편집 및 실행