BaşlayınÜcretsiz başlayın

Doğada ilişkili veriler

Sana, tahıl örneklerinin genişlik ve uzunluklarını veren grains adlı bir dizi verildi. Genişlik ile uzunluğun ilişkili olabileceğini düşünüyorsun. Bunu doğrulamak için, genişliğe karşı uzunluğun saçılım grafiğini çiz ve aralarındaki Pearson korelasyonunu ölç.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python'da Unsupervised Learning

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Şunları içe aktar:
    • matplotlib.pyplot'ı plt takma adıyla.
    • scipy.stats içinden pearsonr.
  • grains dizisinin 0 numaralı sütununu width'e ve 1 numaralı sütununu length'e ata.
  • x ekseninde width, y ekseninde length olacak şekilde bir saçılım grafiği oluştur.
  • width ve length için Pearson korelasyonunu hesaplamak üzere pearsonr() fonksiyonunu kullan.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Perform the necessary imports
____
____

# Assign the 0th column of grains: width
width = ____

# Assign the 1st column of grains: length
length = ____

# Scatter plot width vs length
plt.scatter(____, ____)
plt.axis('equal')
plt.show()

# Calculate the Pearson correlation
correlation, pvalue = ____

# Display the correlation
print(correlation)
Kodu Düzenle ve Çalıştır