Bir çubuk grafiğe hata çubukları ekleme
İstatistiksel görselleştirme teknikleri, görselleştirmeye karşılaştırmalar için nicel bilgi ekler. Örneğin bu egzersizde, 2016 Olimpiyat Oyunları'ndaki madalyalı sporcuların boylarının ortalamaları arasındaki farkı göstermenin yanı sıra, her bir grubun standart sapmasını da nicelleştiren hata çubukları ekleyeceğiz. Böylece, gruplar içindeki değişkenliğe kıyasla farkın anlamlı olup olmadığını değerlendirebileceğiz.
Bu egzersizde iki DataFrame kullanacaksın: mens_rowing, kürek yarışlarındaki madalya kazananlara ait verileri tutar; mens_gymnastics ise jimnastik dallarındaki madalyalı sporcularla ilgili bilgileri tutar.
Bu egzersiz
Matplotlib ile Veri Görselleştirmeye Giriş
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
mens_rowingDataFrame'indeki"Height"sütununun ortalamasına eşit yükseklikte bir çubuk ve standart sapmasını gösteren bir hata çubuğu ekle.mens_gymnasticsiçindeki"Height"sütununun ortalaması için, yine standart sapmasını gösteren bir hata çubuğuyla ikinci bir çubuk ekle.- Y eksenine şu etiketi ekle:
"Height (cm)".
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
fig, ax = plt.subplots()
# Add a bar for the rowing "Height" column mean/std
ax.____("Rowing", ____, yerr=____)
# Add a bar for the gymnastics "Height" column mean/std
____
# Label the y-axis
____
plt.show()