Gevoeligheidsanalyse met een hexbin-plot

De simulatieresultaten die je in de vorige oefening hebt gegenereerd, zijn opgeslagen in de DataFrame df_sa, die voor je is ingeladen.

Onthoud dat df_sa drie kolommen heeft: Inflation bevat de gebruikte gemiddelde inflatiepercentages in de simulaties, Volume bevat de gebruikte gemiddelde verkoopvolumes, en Profit bevat de voorspelde winsten op basis van je simulatie.

Je gaat nu een hexbin-plot gebruiken om een gevoeligheidsanalyse uit te voeren en het effect van deze parameters te begrijpen!

De volgende libraries zijn al voor je geïmporteerd: pandas als pd, numpy als np, scipy.stats als st en matplotlib.pyplot als plt.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Monte Carlo-simulaties in Python

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Maak de hexbin-plotcode af om de resultaten van de gevoeligheidsanalyse te visualiseren; gebruik Inflation als de x-as, Volume als de y-as en de gemiddelde waarden van Profit als basis voor de kleur van de hexbins.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Complete the hexbin to visualize sensitivity analysis results
____(x=____,
     y=____,
     C=____,
     reduce_C_function=____,
     gridsize=10,
     cmap="viridis",
     sharex=False)
plt.show()

Code bewerken en uitvoeren