为鸢尾花数据绘制直方图
在本节练习中，您将使用由植物学家 Edward Anderson 收集、并由统计学史上高产学者 Ronald Fisher 推广的一个经典数据集。Anderson 对三种不同鸢尾花物种——Iris setosa、Iris versicolor 和 Iris virginica——的样本进行了精细的形态测量。完整数据集可在 scikit-learn 中获取。本练习中，您将使用其中的花瓣长度测量值。
请使用 matplotlib/seaborn 的默认设置，为 Iris versicolor 的 50 个样本的花瓣长度绘制直方图。回顾一下，若要设置 seaborn 的默认样式，可以使用 sns.set()，其中 sns 是导入 seaborn 时使用的别名。
包含 Iris versicolor 花瓣长度（单位：厘米 cm）的数据子集已存储在 NumPy 数组 versicolor_petal_length 中。
在视频中，Justin 使用 pandas 库并通过索引 DataFrame 的列来绘制直方图。而在这里，您只需使用提供的 NumPy 数组即可。此外，Justin 将绘图语句（除了 plt.show()）赋给占位变量 _，以避免显示不必要的输出。您的解答不必这样做，不过养成这个习惯是不错的选择。或者，如果您在交互式环境（例如 Jupyter notebook）中工作，也可以在绘图语句末尾加上 ; 来达到相同效果。Justin 更偏好使用 _，因此您会在参考代码中看到它。
本练习是课程的一部分
Python 中的统计思维（第 1 部分）
练习说明
- 将
matplotlib.pyplot和seaborn分别按常用别名导入为plt和sns。 - 使用
seaborn设置绘图默认样式。 - 使用
plt.hist()和提供的 NumPy 数组versicolor_petal_length绘制 Iris versicolor 的花瓣长度直方图。 - 使用
plt.show()显示直方图。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Import plotting modules
# Set default Seaborn style
# Plot histogram of versicolor petal lengths
# Show histogram