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EDA：繪製所有資料

想快速掌握資料集的整體樣貌，將所有資料都畫出來常常很有幫助。在本練習中，請將女子 800 公尺預賽中所有選手的每一段分段時間都畫出來。資料已存於 NumPy 陣列 split_number 與 splits。這些陣列的結構為 splits[i,j] 表示第 i 位選手在 split_number[j] 這一段的分段時間。

本練習屬於課程

統計思維個案研究

檢視課程

練習說明

  • 撰寫一個 for 迴圈，對每位選手的分段時間依序：
    • 繪製分段時間與分段編號的關係圖。使用關鍵字引數 linewidth=1 與 color='lightgray'。
  • 計算各距離的平均分段時間。可使用 np.mean() 並搭配關鍵字引數 axis=0。這會指示 np.mean() 針對列做平均，得到每個分段編號的平均分段時間。
  • 以分段編號為 x 軸、平均分段時間為 y 軸繪圖，並使用關鍵字引數 marker='.'、linewidth=3、markersize=12。
  • 標示座標軸並顯示圖表。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# 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()
編輯並執行程式碼