Vizualizează variabilele normalizate
Foarte bine! Acum vei reprezenta grafic variabilele normalizate și fără asimetrie, pentru a observa diferențele de distribuție și de interval al valorilor. Setul de date datamart_normalized din exercițiul anterior este deja încărcat.
Apelul plt.subplot(...) de dinaintea funcției seaborn îți permite să trasezi mai multe subgrafice într-un singur chart – nu trebuie să îl modifici.
Bibliotecile seaborn și matplotlib.pyplot au fost importate ca sns, respectiv plt. Explorează datamart_normalized în consolă dacă dorești.
Acest exercițiu face parte din cursul
Segmentarea clienților în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Reprezintă distribuția variabilei normalizate
Recency. - Reprezintă distribuția variabilei normalizate
Frequency. - Reprezintă distribuția variabilei normalizate
MonetaryValue. - Afișează graficul.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Plot recency distribution
plt.subplot(3, 1, 1); ____.distplot(____['Recency'])
# Plot frequency distribution
plt.subplot(3, 1, 2); ____.____(____['Frequency'])
# Plot monetary value distribution
plt.subplot(3, 1, 3); ____.____(____['MonetaryValue'])
# Show the plot
plt.____()