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Detectar variáveis assimétricas

Criamos um conjunto de dados chamado data para você com três variáveis: var1, var2 e var3. Agora você vai explorar as distribuições delas.

A chamada plt.subplot(...) antes da chamada da função do seaborn permite plotar vários subplots em um único gráfico; você não precisa alterá-la.

As bibliotecas seaborn e matplotlib.pyplot já foram carregadas como sns e plt, respectivamente. Fique à vontade para explorar o conjunto de dados no console.

Este exercício faz parte do curso

Segmentação de Clientes em Python

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Instruções do exercício

  • Plote a distribuição de var1.
  • Plote a distribuição de var2.
  • Plote a distribuição de var3.
  • Exiba o gráfico.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Plot distribution of var1
plt.subplot(3, 1, 1); sns.____(data['____'])

# Plot distribution of var2
plt.____(3, 1, 2); sns.____(____)

# Plot distribution of var3
____

# Show the plot
plt.____()
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