Разбивка данных на интервалы
Если данные по оси X являются непрерывными, их удобно разбить на интервалы, чтобы лучше отобразить изменения в данных.
В этом упражнении мы исследуем взаимосвязь между стоимостью обучения и численностью студентов бакалавриата, обозначённой как UG. Начнём с построения точечной диаграммы и изучим, как различные размеры интервалов влияют на визуализацию.
Это упражнение является частью курса
Средний уровень визуализации данных с Seaborn
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Create a scatter plot by disabling the regression line
sns.regplot(data=df,
y='Tuition',
x='UG',
fit_reg=____)
plt.show()
plt.clf()