Построение гистограммы данных об ирисах

В упражнениях этого раздела вы будете работать с классическим набором данных, собранным ботаником Эдвардом Андерсоном и прославленным Рональдом Фишером — одним из наиболее выдающихся статистиков в истории. Андерсон тщательно измерял анатомические параметры образцов трёх видов ирисов: Iris setosa, Iris versicolor и Iris virginica. Полный набор данных доступен в составе scikit-learn. В этом упражнении вы будете работать с измерениями длины лепестков.

Постройте гистограмму длин лепестков 50 образцов Iris versicolor с настройками по умолчанию matplotlib/seaborn. Напомним, что для установки стиля seaborn по умолчанию используется sns.set(), где sns — псевдоним, под которым импортирован seaborn.

Подмножество данных, содержащее длины лепестков Iris versicolor в сантиметрах (см), хранится в массиве NumPy versicolor_petal_length.

В видео Джастин строил гистограммы с помощью библиотеки pandas, обращаясь к нужному столбцу DataFrame по индексу. Здесь, однако, достаточно использовать предоставленный массив NumPy. Кроме того, Джастин присваивал результаты команд построения графиков (кроме plt.show()) фиктивной переменной _ — это позволяет избежать лишнего вывода. В ваших решениях это не обязательно, но считается хорошей практикой. Альтернативно, если вы работаете в интерактивной среде, например в Jupyter notebook, можно добавить ; после команд построения графиков — эффект будет тот же. Джастин предпочитает использовать _, поэтому вы увидите это в коде решения.