НачатьНачать бесплатно

Коррелированные данные в природе

Вам дан массив grains, содержащий ширину и длину образцов зерна. Предположительно, эти два параметра коррелируют между собой. Чтобы проверить это, постройте диаграмму рассеяния ширины и длины и вычислите их корреляцию Пирсона.

Это упражнение является частью курса

Обучение без учителя на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Импортируйте:
    • matplotlib.pyplot под псевдонимом plt.
    • pearsonr из scipy.stats.
  • Присвойте столбец 0 массива grains переменной width, а столбец 1 — переменной length.
  • Постройте диаграмму рассеяния: разместите width на оси X, а length — на оси Y.
  • Используйте функцию pearsonr(), чтобы вычислить корреляцию Пирсона между width и length.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Perform the necessary imports
____
____

# Assign the 0th column of grains: width
width = ____

# Assign the 1st column of grains: length
length = ____

# Scatter plot width vs length
plt.scatter(____, ____)
plt.axis('equal')
plt.show()

# Calculate the Pearson correlation
correlation, pvalue = ____

# Display the correlation
print(correlation)
Редактировать и запускать код