Hiểu sự khác biệt giữa các biến
Bây giờ, bạn sẽ phân tích giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của từng biến bằng cách vẽ biểu đồ cột. Đây là bước bổ trợ cho phần trước, giúp bạn trực quan hóa sự khác biệt về thang đo và phương sai giữa các biến.
Thư viện pandas đã được nạp là pd và matplotlib.pyplot là plt. Ngoài ra, bộ dữ liệu wholesale đã được nạp thành một DataFrame của pandas, còn các giá trị trung bình và độ lệch chuẩn cho từng cột của wholesale được nạp dưới dạng Series của pandas có tên lần lượt là averages và std_devs. Hãy nhớ khám phá chúng trong console.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning cho Marketing với Python
Hướng dẫn bài tập
- Tạo một danh sách chứa tên cột của
wholesalevà một danh sách khác chứa các giá trị đã sắp xếp từ 0 đến số cột trongwholesale. - Vẽ
averagesbằng màu xám vàstd_devsbằng màu cam, điều chỉnh trục x thêm 0.2 - Thêm
x_ixlàm ticks vàx_nameslàm nhãn, đồng thời xoay chúng 90 độ. - Thêm legend 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.
# Create column names list and same length integer list
x_names = wholesale.___
x_ix = np.arange(wholesale.shape[1])
# Plot the averages data in gray and standard deviations in orange
plt.bar(x=x_ix-___, height=averages, color='grey', label='Average', width=0.4)
plt.bar(x=x_ix+___, height=std_devs, color='orange', label='Standard Deviation', width=0.4)
# Add x-axis labels and rotate
plt.xticks(ticks=___, labels=x_names, rotation=90)
# Add the legend and display the chart
plt.legend()
plt.___()