Додавання смуг похибок до стовпчикової діаграми
Статистичні прийоми візуалізації додають у графік кількісну інформацію для порівнянь. Наприклад, у цій вправі ми додамо смуги похибок, які показуватимуть не лише різницю між середніми значеннями зросту медалістів Олімпійських ігор 2016 року, а й стандартне відхилення кожної з цих груп, щоб оцінити, чи є різниця суттєвою відносно варіабельності всередині груп.
У цій вправі ви матимете два датафрейми: mens_rowing містить дані про медалістів у змаганнях з академічного веслування, а mens_gymnastics міститиме відомості про медалістів у гімнастиці.
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до візуалізації даних з Matplotlib
Інструкції до вправи
- Додайте стовпчик із висотою, що дорівнює середньому значенню стовпця
"Height"у датафрейміmens_rowing, та смугу похибки, що дорівнює його стандартному відхиленню. - Додайте ще один стовпчик для середнього значення стовпця
"Height"уmens_gymnasticsзі смугою похибки, що дорівнює його стандартному відхиленню. - Додайте мітку до осі y:
"Height (cm)".
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
fig, ax = plt.subplots()
# Add a bar for the rowing "Height" column mean/std
ax.____("Rowing", ____, yerr=____)
# Add a bar for the gymnastics "Height" column mean/std
____
# Label the y-axis
____
plt.show()