Dağılım grafiği (1)
Yatay eksen boyunca bir zaman ölçeğiniz olduğunda çizgi grafik dostunuzdur. Ancak diğer birçok durumda, örneğin iki değişken arasında bir korelasyon olup olmadığını değerlendirmeye çalıştığınızda, dağılım grafiği daha iyi bir seçimdir. Aşağıda bir dağılım grafiğinin nasıl oluşturulacağına dair örnek verilmiştir.
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x,y)
plt.show()
Şimdi de 2007 yılında farklı ülkeler için gdp_cap ile life_exp grafiğini, yani GSMH ile ortalama yaşam süresi verilerini karşılaştıralım. Acaba dağılım grafiği daha iyi bir alternatif olabilir mi?
Burada matplotlib.pyplot paketi plt olarak mevcuttur.
Bu egzersiz
Orta Seviye Python
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Betikte kodlanan çizgi grafiği, dağılım grafiği olarak değiştirin.
- Kişi başına düşen GSMH logaritmik ölçekte gösterildiğinde bir korelasyon ortaya çıkacaktır.
plt.xscale('log')satırını ekleyin. - Grafiği göstermek için betiğinizi
plt.show()ile tamamlayın.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Change the line plot below to a scatter plot
plt.plot(gdp_cap, life_exp)
# Put the x-axis on a logarithmic scale
# Show plot