EDA: Vẽ toàn bộ dữ liệu của bạn
Để có cái nhìn trực quan tổng quát về một tập dữ liệu, cách hữu ích là vẽ toàn bộ dữ liệu của bạn. Trong bài này, hãy vẽ tất cả các split của toàn bộ vận động viên nữ ở nội dung bơi loại 800 mét. Dữ liệu có sẵn trong các mảng NumPy split_number và splits. Các mảng được tổ chức sao cho splits[i,j] là thời gian split của vận động viên i tại split_number[j].
Bài tập này là một phần của khóa học
Các nghiên cứu tình huống về tư duy thống kê
Hướng dẫn bài tập
- Viết vòng lặp
for, lặp qua tập các split của mỗi vận động viên để:- Vẽ thời gian split theo số split. Dùng các đối số từ khóa
linewidth=1vàcolor='lightgray'.
- Vẽ thời gian split theo số split. Dùng các đối số từ khóa
- Tính thời gian split trung bình cho mỗi quãng. Bạn có thể làm điều này bằng hàm
np.mean()với đối số từ khóaaxis=0. Điều này yêu cầunp.mean()tính trung bình theo các hàng, từ đó cho thời gian split trung bình cho mỗi số split. - Vẽ thời gian split trung bình (trục y) theo số split (trục x) với các đối số từ khóa
marker='.',linewidth=3, vàmarkersize=12. - Gắn nhãn trục và hiển thị biểu đồ.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Plot the splits for each swimmer
for splitset in ____:
_ = ____(____, ____, lw=1, color='lightgray')
# Compute the mean split times
mean_splits = ____
# Plot the mean split times
# Label axes and show plot
_ = plt.xlabel('split number')
_ = plt.ylabel('split time (s)')
plt.show()