Wykresy gęstości
W praktyce histogramy mogą być niedoskonałą metodą oceny rozkładu danych, ponieważ są silnie uzależnione od określonej liczby przedziałów. Wykresy gęstości jądra (ang. kernel density plots) stanowią skuteczniejszy sposób wizualizacji rozkładu danych. Przykład generowania wykresu gęstości przedstawiono poniżej:
ax = df.plot(kind='density', linewidth=2)
Standardowa metoda .plot() jest wywoływana z argumentem kind ustawionym na 'density'. Dodano również parametr linewidth, który kontroluje grubość rysowanej linii.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wizualizacja danych szeregów czasowych w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Korzystając z DataFrame
co2_levels, utwórz wykres gęstości danych o poziomie CO2 z parametrem szerokości linii równym 4. - Opatrz oś x etykietą
'CO2'. - Opatrz oś y etykietą
'Density plot of CO2 levels in Maui Hawaii'.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Display density plot of CO2 levels values
ax = ____.____(____=____, ____=____, fontsize=6)
# Annotate x-axis labels
____.____('CO2', fontsize=10)
# Annotate y-axis labels
____.____('Density plot of CO2 levels in Maui Hawaii', fontsize=10)
plt.show()