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创建双因素子图

继续查看中学学生的 student_data 数据集。这里我们要回答的问题是:学生第一学期成绩("G1")是否往往与期末成绩("G3")相关?

学生的最终成绩可能受生活中的许多方面影响。例如,有些学生会从学校("schoolsup")或家庭("famsup")获得额外的学习支持,这可能带来更高的分数。我们尝试通过根据学生是否从学校或家庭获得额外支持来创建子图,从而控制这两个因素。

已将 Seaborn 导入为 sns,并将 matplotlib.pyplot 导入为 plt

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Seaborn 数据可视化入门

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交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Create a scatter plot of G1 vs. G3




# Show plot
plt.show()
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