Визуализация нормализованных переменных
Отлично! Теперь вы построите графики нормализованных переменных без скоса, чтобы оценить изменения в распределении и диапазоне значений. Набор данных datamart_normalized из предыдущего упражнения уже загружен.
Вызов plt.subplot(...) перед функцией seaborn позволяет разместить несколько подграфиков на одном рисунке — изменять его не нужно.
Библиотеки seaborn и matplotlib.pyplot загружены как sns и plt соответственно. При желании вы можете изучить datamart_normalized в консоли.
Это упражнение является частью курса
Сегментация клиентов в Python
Инструкции к упражнению
- Постройте распределение нормализованной переменной
Recency. - Постройте распределение нормализованной переменной
Frequency. - Постройте распределение нормализованной переменной
MonetaryValue. - Отобразите график.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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.____()