Kutu-bıyık grafiği
Iris veri kümesi çok büyük olmadığı ve arı sürüsü grafiği (bee swarm) iyi çalıştığı için taç yaprağı uzunlukları için kutu grafiği yapmana gerek yok. Yine de pratik yapmak her zaman iyidir. Iris taç yaprağı uzunluklarının bir kutu grafiğini oluştur. Ad alanında, taç yaprağı uzunluk verilerini içeren bir pandas DataFrame’i df olarak bulunuyor. İlgili sütunların neler olduğundan emin olmak için df.head() ile df veri çerçevesini incele.
Referans olması için, videoda kutu grafiği üretmekte kullanılan kod aşağıda verilmiştir:
_ = sns.boxplot(x='east_west', y='dem_share', data=df_all_states)
_ = plt.xlabel('region')
_ = plt.ylabel('percent of vote for Obama')
Seaborn ile kutu grafikleri hakkında daha fazla ayrıntı için sns.boxplot? ya da help(sns.boxplot) kullanabilirsin.
Bu egzersiz
Python ile İstatistiksel Düşünme (Bölüm 1)
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Kurulum, arı sürüsü grafiğiyle tamamen aynı; sadece
sns.swarmplot()için kullandığın anahtar argümanlarlasns.boxplot()çağırırsın. x ekseni'species', y ekseni'petal length (cm)'olmalı. - Eksenlerini etiketlemeyi unutma!
- Grafiği normal çağrıyla görüntüle.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Create box plot with Seaborn's default settings
# Label the axes
# Show the plot