Zacznij terazZacznij za darmo

Skorelowane dane w naturze

Masz do dyspozycji tablicę grains zawierającą szerokość i długość próbek ziarna. Podejrzewasz, że szerokość i długość będą ze sobą skorelowane. Aby to potwierdzić, utwórz wykres rozrzutu szerokości względem długości i zmierz ich korelację Pearsona.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Uczenie nienadzorowane w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Zaimportuj:
    • matplotlib.pyplot jako plt.
    • pearsonr z scipy.stats.
  • Przypisz kolumnę 0 tablicy grains do zmiennej width, a kolumnę 1 do zmiennej length.
  • Utwórz wykres rozrzutu z width na osi x i length na osi y.
  • Użyj funkcji pearsonr(), aby obliczyć korelację Pearsona dla width i length.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Perform the necessary imports
____
____

# Assign the 0th column of grains: width
width = ____

# Assign the 1st column of grains: length
length = ____

# Scatter plot width vs length
plt.scatter(____, ____)
plt.axis('equal')
plt.show()

# Calculate the Pearson correlation
correlation, pvalue = ____

# Display the correlation
print(correlation)
Edytuj i uruchom kod