Анализ чувствительности с помощью hexbin-графика

Результаты симуляции, полученные в предыдущем упражнении, сохранены в DataFrame df_sa, который уже загружен для вас.

Напомним, что df_sa содержит три столбца: Inflation — средние значения уровня инфляции, использованные в симуляциях; Volume — средние объёмы продаж, использованные в симуляциях; Profit — прогнозируемая прибыль по результатам симуляции.

Теперь вы используете hexbin-график для проведения анализа чувствительности и оценки влияния этих параметров!

Следующие библиотеки уже импортированы для вас: pandas как pd, numpy как np, scipy.stats как st и matplotlib.pyplot как plt.

Это упражнение является частью курса

Симуляции Монте-Карло на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Дополните код hexbin-графика, чтобы визуализировать результаты анализа чувствительности: используйте Inflation в качестве оси X, Volume — в качестве оси Y, а средние значения Profits — как основу для цвета ячеек.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Complete the hexbin to visualize sensitivity analysis results
____(x=____,
     y=____,
     C=____,
     reduce_C_function=____,
     gridsize=10,
     cmap="viridis",
     sharex=False)
plt.show()

Редактировать и запускать код