BaşlayınÜcretsiz başlayın

EDA: Tüm verilerini görselleştir

Bir veri kümesine görsel bir genel bakış elde etmek için, genellikle tüm verilerini çizmek faydalıdır. Bu egzersizde, 800 metre eleme serilerindeki tüm kadın yüzücülerin tüm bölmelerini (split) çiz. Veriler NumPy dizileri split_number ve splits içinde mevcut. Diziler şu şekilde düzenlenmiştir: splits[i,j], yüzücü i için split_number[j] değerine karşılık gelen bölme süresidir.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

İstatistiksel Düşünmede Vaka Çalışmaları

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Her yüzücünün bölme dizileri üzerinde dönecek bir for döngüsü yaz:
    • Bölme süresini bölme numarasına karşı çiz. linewidth=1 ve color='lightgray' anahtar argümanlarını kullan.
  • Her mesafe için ortalama bölme sürelerini hesapla. Bunu axis=0 anahtar argümanıyla np.mean() fonksiyonunu kullanarak yapabilirsin. Bu, np.mean()'e satırlar boyunca ortalamayı almasını söyler ve her bölme numarası için ortalama bölme süresini verir.
  • Ortalama bölme sürelerini (y ekseni) bölme numarasına (x ekseni) karşı marker='.', linewidth=3 ve markersize=12 anahtar argümanlarıyla çiz.
  • Eksenleri etiketle ve grafiği göster.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Plot the splits for each swimmer
for splitset in ____:
    _ = ____(____, ____, lw=1, color='lightgray')

# Compute the mean split times
mean_splits = ____

# Plot the mean split times


# Label axes and show plot
_ = plt.xlabel('split number')
_ = plt.ylabel('split time (s)')
plt.show()
Kodu Düzenle ve Çalıştır