识字率/生育率数据的 EDA
接下来的几个练习中，我们将考察全球范围内女性识字率与生育率（定义为每位女性平均生育的子女数）之间的相关性。为便于分析与解读，我们将使用文盲率（illiteracy）。
在正式分析前，进行一些 EDA 总是有益的。请绘制生育率相对于文盲率的图，并计算皮尔逊相关系数。NumPy 数组 illiteracy 给出了世界上大多数国家女性的文盲率，数组 fertility 给出了对应的生育率数据。
在这里，参考您在上个课程中编写的函数来计算皮尔逊相关系数会很有帮助。
本练习是课程的一部分
Python 统计思维（第 2 部分）
练习说明
- 将
fertility（y 轴）相对于illiteracy（x 轴）绘制为散点图。 - 将边距设为 2%。
- 计算并打印
illiteracy与fertility之间的皮尔逊相关系数。
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 illiteracy rate versus fertility
_ = plt.plot(____, ____, ____='.', ____='none')
# Set the margins and label axes
plt.margins(____)
_ = plt.xlabel('percent illiterate')
_ = plt.ylabel('fertility')
# Show the plot
plt.show()
# Show the Pearson correlation coefficient
print(pearson_r(____, ____))