НачатьНачать бесплатно

Булева индексация и визуализация в Matplotlib

Теперь посмотрим, как булева индексация помогает исследовать данные визуально всего за несколько строк кода. В этом упражнении вы применёте многое из того, что уже изучили: преобразование данных из словаря в DataFrame pandas, фильтрацию с помощью булевых значений и визуализацию данных с помощью matplotlib, чтобы выявить зависимости в данных о столкновениях с птицами.

Это упражнение является частью курса

Python для пользователей MATLAB

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Преобразуйте словарь strikes в DataFrame.
  • Создайте булев фильтр для значения 'Turbofan' в столбце 'Engine'.
  • Создайте булев фильтр для значения 'Turboprop' в столбце 'Engine'.
  • Постройте два точечных графика, используя turbofan и turboprop для фильтрации набора данных strikes.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Create a dictionary and then a DataFrame from the dictionary
strikes = {'Date': date,'Speed': speed,'Height':height,'Engine':engine}
strikes = pd.____(strikes)

# Filter strikes by engine type
turbofan = strikes['Engine']=='____'
turboprop = strikes['____']=='____'

# Create scatter plot of speed and height for each engine type
plt.scatter(strikes[____]['Speed'],strikes[____]['Height'],label='Turbofan')
plt.scatter(strikes[____]['Speed'],strikes[____]['Height'],label='Turboprop')
plt.legend()
plt.xlabel('Strike speed (knots)')
plt.ylabel('Strike height (feet)')
plt.show()
Редактировать и запускать код