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EDA：绘制全部数据

为了对数据集有一个可视化的整体把握，通常需要先把所有数据都画出来。在本练习中，请绘制女子 800 米预赛中所有选手的全部分段。数据已存于 NumPy 数组 split_number 和 splits 中。数组组织方式为：splits[i,j] 表示选手 i 在 split_number[j] 处的分段用时。

本练习是课程的一部分

统计思维案例研习

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练习说明

  • 编写一个 for 循环，遍历每位选手的一组分段数据：
    • 绘制分段时间与分段编号的关系图。使用关键字参数 linewidth=1 和 color='lightgray'。
  • 计算每个距离的平均分段时间。您可以使用 np.mean() 并指定 axis=0。这会让 np.mean() 在行方向求均值，从而得到每个分段编号对应的平均分段用时。
  • 绘制平均分段时间（y 轴）与分段编号（x 轴）的关系。使用关键字参数 marker='.'、linewidth=3、markersize=12。
  • 标注坐标轴并显示图表。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# 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()
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