Добавление планок погрешностей на столбчатую диаграмму
Статистические методы визуализации добавляют на график количественную информацию, которая помогает проводить сравнения. В этом упражнении вы добавите планки погрешностей, которые отражают не только разницу в средних значениях роста медалистов Олимпийских игр 2016 года, но и стандартное отклонение в каждой из групп. Это позволит оценить, насколько существенна разница относительно разброса внутри каждой группы.
Для выполнения упражнения вам будут доступны два набора данных: mens_rowing содержит информацию о медалистах в гребле, а mens_gymnastics — о медалистах в спортивной гимнастике.
Это упражнение является частью курса
Введение в визуализацию данных с Matplotlib
Инструкции к упражнению
- Добавьте столбец высотой, равной среднему значению колонки
"Height"в наборе данныхmens_rowing, и планку погрешности, равную стандартному отклонению этого столбца. - Добавьте ещё один столбец для среднего значения колонки
"Height"в наборе данныхmens_gymnasticsс соответствующей планкой погрешности. - Добавьте подпись оси y:
"Height (cm)".
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
fig, ax = plt.subplots()
# Add a bar for the rowing "Height" column mean/std
ax.____("Rowing", ____, yerr=____)
# Add a bar for the gymnastics "Height" column mean/std
____
# Label the y-axis
____
plt.show()