Візуалізація міжнародного розподілу доходів

seaborn — це бібліотека Python для візуалізації статистичних даних на основі matplotlib.

Типово функція distplot() у пакеті seaborn створює гістограму, де дані групуються за інтервалами й відображаються стовпчиками, а також додає ядерну оцінку щільності (KDE), тобто згладжену гістограму. Крім того, за допомогою distplot() можна побудувати інший тип графіка — rugplot, який додає внизу діаграми позначки, що показують щільність спостережень уздовж осі x.

seaborn.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, ...)

У попередніх вправах ви створили квантильний графік, який дав доволі детальне уявлення про рівень доходу на душу населення в різних частинах розподілу. Тут ви скористаєтеся distplot(), щоб побачити повну картину!

pandas імпортовано як pd, а датафрейм income з попередньої вправи доступний у вашому робочому середовищі.

Ця вправа є частиною курсу

Імпорт і керування фінансовими даними в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Імпортуйте seaborn як sns і matplotlib.pyplot як plt.
Виведіть зведену статистику за допомогою .describe().
Побудуйте й покажіть базову гістограму стовпця 'Income per Capita' за допомогою .distplot().
Створіть і покажіть rugplot для тих самих даних, установивши додаткові аргументи: bins дорівнює 50, kde — False, а rug — True.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Import seaborn and matplotlib
____
____

# Print the summary statistics for income
print(____.____())

# Plot a basic histogram of income per capita
____

# Show the plot
plt.show()

# Plot a rugplot
sns.distplot(income['Income per Capita'], ____, ____, ____)

# Show the plot
plt.show()

Редагувати та запускати код