Vizualizarea a trei variabile numerice
Există și alternative „plate" la graficele 3D, care sunt mai ușor de interpretat, deși necesită puțină gândire în prealabil. O abordare bună este să trasezi cele două variabile explicative numerice pe axele x și y ale unei diagrame de dispersie și să colorezi punctele în funcție de variabila răspuns.
Setul de date taiwan_real_estate este disponibil.
Acest exercițiu face parte din cursul
Regresie intermediară cu statsmodels în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Calculează rădăcina pătrată a distanței până la cea mai apropiată stație MRT și stochează rezultatul în
sqrt_dist_to_mrt_m. - Folosind setul de date
taiwan_real_estate, trasează o diagramă de dispersie a variabileisqrt_dist_to_mrt_mfață de numărul de magazine de proximitate din apropiere, colorată în funcție de prețul locuinței.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Transform dist_to_mrt_m to sqrt_dist_to_mrt_m
taiwan_real_estate["sqrt_dist_to_mrt_m"] = ____
# Draw a scatter plot of sqrt_dist_to_mrt_m vs. n_convenience colored by price_twd_msq
____
# Show the plot
plt.show()