Bu bölümdeki egzersizlerde, botanikçi Edward Anderson tarafından toplanan ve istatistik tarihinin en üretken isimlerinden Ronald Fisher tarafından ünlü hale getirilen klasik bir veri kümesini kullanacaksın. Anderson, üç farklı iris türüne ait örneklerin anatomik özelliklerini titizlikle ölçtü: Iris setosa, Iris versicolor ve Iris virginica. Tam veri kümesi scikit-learn içinde mevcuttur. Burada, onun taç yaprağı uzunluğu ölçümleriyle çalışacaksın.

Matplotlib/seaborn’un varsayılan ayarlarını kullanarak Iris versicolor’a ait 50 örneğin taç yaprağı uzunluklarının histogramını çiz. Varsayılan seaborn stilini belirtmek için seaborn’un sns takma adıyla içe aktarıldığı durumda sns.set() kullanabileceğini unutma.

Santimetre (cm) cinsinden Iris versicolor taç yaprağı uzunluklarını içeren veri kümesinin alt kümesi NumPy dizisi versicolor_petal_length içinde saklanmıştır.

Videoda Justin, histogramları pandas kütüphanesini kullanarak ve istediği sütunu çıkarmak için DataFrame indeksleme yaparak çizdi. Ancak burada yalnızca sağlanan NumPy dizisini kullanman yeterli. Ayrıca Justin, çizim ifadelerini (plt.show() hariç) gereksiz çıktıların görünmesini engellemek için _ adlı bir sahte değişkene atadı. Bu, bu egzersizlerin çözümleri için zorunlu değil; yine de iyi bir uygulamadır. Alternatif olarak, Jupyter notebook gibi etkileşimli bir ortamda çalışıyorsan, aynı etkiyi elde etmek için çizim ifadelerinin sonuna ; koyabilirsin. Justin _ kullanmayı tercih ediyor. Bu yüzden çözüm kodunda onu göreceksin.

Arı sürüsü grafiğini yorumlama

Python ile İstatistiksel Düşünme (Bölüm 1)

Uygulamalı etkileşimli egzersiz