Analiza wrażliwości za pomocą wykresu hexbin

Wyniki symulacji z poprzedniego ćwiczenia są zapisane w DataFrame df_sa, który został już wczytany.

Przypomnij sobie, że df_sa ma trzy kolumny: Inflation zawiera średnie stopy inflacji użyte w symulacjach, Volume zawiera średnie wolumeny sprzedaży użyte w symulacjach, a Profit zawiera prognozowane zyski na podstawie twojej symulacji.

Teraz użyjesz wykresu hexbin, aby przeprowadzić analizę wrażliwości i zrozumieć wpływ tych parametrów!

Następujące biblioteki zostały już zaimportowane: pandas jako pd, numpy jako np, scipy.stats jako st oraz matplotlib.pyplot jako plt.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Symulacje Monte Carlo w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Uzupełnij kod wykresu hexbin, aby zwizualizować wyniki analizy wrażliwości; użyj Inflation jako osi x, Volume jako osi y, a średnich wartości Profits jako podstawy koloru komórek.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

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

Edytuj i uruchom kod