Eksploracja wielowymiarowego rozkładu normalnego
W tym ćwiczeniu będziesz pracować z DataFrame o nazwie house_price_size, który zawiera dwie kolumny: price i size, reprezentujące odpowiednio cenę i powierzchnię domów.
Najpierw przeanalizujesz dane, aby lepiej zrozumieć rozkład i zależność między zmiennymi price i size, a następnie wyznaczysz macierz kowariancji dla tych dwóch zmiennych.
Następujące pakiety zostały już zaimportowane: seaborn jako sns, pandas jako pd oraz matplotlib.pyplot jako plt.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Symulacje Monte Carlo w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Generate a pairplot of the data
____
plt.show()