ПочатиПочніть безкоштовно

Булеве індексування і трохи розваг з Matplotlib

Подивімося, як булеве індексування дає змогу досліджувати дані візуально всього кількома рядками коду. У цій вправі ви потренуєтеся в багатьох речах, які вже вивчили: перетворите дані зі словника на придатний для роботи DataFrame бібліотеки pandas, застосуєте індексування за булевими масками, а потім використаєте matplotlib, щоб візуалізувати дані й дослідити певні зв'язки у наборі даних про зіткнення з дикими тваринами.

Ця вправа є частиною курсу

Python для користувачів MATLAB

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Перетворіть словник strikes на DataFrame.
  • Створіть булевий фільтр для 'Turbofan' у стовпці 'Engine'.
  • Створіть булевий фільтр для 'Turboprop' у стовпці 'Engine'.
  • Побудуйте два діаграми розсіювання (scatter plot), використовуючи turbofan і turboprop для фільтрації набору даних strikes.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Create a dictionary and then a DataFrame from the dictionary
strikes = {'Date': date,'Speed': speed,'Height':height,'Engine':engine}
strikes = pd.____(strikes)

# Filter strikes by engine type
turbofan = strikes['Engine']=='____'
turboprop = strikes['____']=='____'

# Create scatter plot of speed and height for each engine type
plt.scatter(strikes[____]['Speed'],strikes[____]['Height'],label='Turbofan')
plt.scatter(strikes[____]['Speed'],strikes[____]['Height'],label='Turboprop')
plt.legend()
plt.xlabel('Strike speed (knots)')
plt.ylabel('Strike height (feet)')
plt.show()
Редагувати та запускати код