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道练习

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。

说明 1 / 共 3 个

undefined XP
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  • 使用 relplot() 基于 student_data DataFrame 创建散点图，x 轴为 "G1"，y 轴为 "G3"。