使用 hexbin 图进行敏感性分析
您在上一个练习中生成的模拟结果保存在 DataFrame df_sa 中，系统已为您加载。
回忆一下，df_sa 有 3 列：Inflation 包含模拟中使用的平均通胀率，Volume 包含模拟中使用的平均销量，Profit 包含基于您的模拟得到的利润预测。
现在，您将使用 hexbin 图进行敏感性分析，理解这些参数对结果的影响！
以下库已为您导入：将 pandas 导入为 pd，numpy 导入为 np，scipy.stats 导入为 st，matplotlib.pyplot 导入为 plt。
本练习是课程的一部分
Python 中的蒙特卡洛模拟
练习说明
- 完成 hexbin 图的代码以可视化敏感性分析结果；使用
Inflation作为 x 轴、Volume作为 y 轴，并以Profits的"平均值"作为六边形网格颜色的依据。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Complete the hexbin to visualize sensitivity analysis results
____(x=____,
y=____,
C=____,
reduce_C_function=____,
gridsize=10,
cmap="viridis",
sharex=False)
plt.show()