hexbin 플롯을 활용한 민감도 분석

이전 연습 문제에서 생성한 시뮬레이션 결과는 DataFrame df_sa에 저장되어 있으며, 이미 로드해 두었어요.

df_sa에는 세 개의 열이 있어요. Inflation에는 시뮬레이션에 사용된 평균 인플레이션율이, Volume에는 시뮬레이션에 사용된 평균 판매량이, Profit에는 시뮬레이션을 바탕으로 예측된 이익이 들어 있어요.

이제 hexbin 플롯을 사용해 민감도 분석을 수행하고, 이러한 매개변수들이 끼치는 영향을 살펴보겠습니다!

다음 라이브러리는 이미 임포트되어 있어요: pandas는 pd, numpy는 np, scipy.stats는 st, matplotlib.pyplot은 plt.

민감도 분석 결과를 시각화하도록 hexbin 플롯 코드를 완성하세요. x축에는 Inflation, y축에는 Volume을 사용하고, 헥스빈 색상은 Profits의 평균 값을 기준으로 하세요.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}연습 문제