Verileri bölmelendirme
X eksenindeki veriler sürekli bir değer olduğunda, veriyi farklı bölmelere ayırmak, verideki değişimleri daha iyi görselleştirmek için faydalı olabilir.
Bu egzersizde, harç (tuition) ile bu veride UG olarak kısaltılan Lisans (Undergraduate) nüfusu arasındaki ilişkiye bakacağız. Önce verinin bir saçılım grafiğini inceleyip, farklı bölme boyutlarının görselleştirme üzerindeki etkisini değerlendireceğiz.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Seaborn ile Orta Düzey Veri Görselleştirme
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Create a scatter plot by disabling the regression line
sns.regplot(data=df,
y='Tuition',
x='UG',
fit_reg=____)
plt.show()
plt.clf()