Аналіз чутливості за допомогою графіка hexbin
Результати моделювання, які ви отримали в попередній вправі, збережено в датафреймі df_sa, який уже завантажено для вас.
Нагадаємо, що df_sa має три стовпці: Inflation містить середні рівні інфляції, використані в симуляціях; Volume містить середні обсяги продажів, використані в симуляціях; а Profit містить прогнозовані прибутки на основі вашої симуляції.
Тепер ви скористаєтеся графіком hexbin, щоб виконати аналіз чутливості та зрозуміти вплив цих параметрів!
Наступні бібліотеки вже імпортовані: pandas як pd, numpy як np, scipy.stats як st і matplotlib.pyplot як plt.
Ця вправа є частиною курсу
Моделювання Монте-Карло в Python
Інструкції до вправи
- Доповніть код побудови графіка hexbin, щоб візуалізувати результати аналізу чутливості; використайте
Inflationдля осі x,Volumeдля осі y, а для кольору гексбінів — середні значенняProfits.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Complete the hexbin to visualize sensitivity analysis results
____(x=____,
y=____,
C=____,
reduce_C_function=____,
gridsize=10,
cmap="viridis",
sharex=False)
plt.show()