ПочатиПочніть безкоштовно

Виявлення скошених змінних

Ми підготували для вас набір даних data з трьома змінними: var1, var2 і var3. Тепер ви дослідите їхні розподіли.

Виклик plt.subplot(...) перед функцією seaborn дає змогу побудувати кілька підграфіків на одному рисунку — змінювати його не потрібно.

Бібліотеки seaborn і matplotlib.pyplot вже імпортовано як sns і plt відповідно. За бажанням дослідіть набір даних у консолі.

Ця вправа є частиною курсу

Сегментація клієнтів у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Побудуйте розподіл var1.
  • Побудуйте розподіл var2.
  • Побудуйте розподіл var3.
  • Відобразьте графік.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Plot distribution of var1
plt.subplot(3, 1, 1); sns.____(data['____'])

# Plot distribution of var2
plt.____(3, 1, 2); sns.____(____)

# Plot distribution of var3
____

# Show the plot
plt.____()
Редагувати та запускати код