Tworzenie histogramu

Myślenie statystyczne w Pythonie (część 1)

Justin Bois

Teaching Professor at the California Institute of Technology

Wyniki wyborów w stanach wahadelkowych USA 2008

Dane pobrane z Data.gov (https://www.data.gov/)

ch1-2.003.png

Generowanie histogramu

import matplotlib.pyplot as plt
_ = plt.hist(df_swing['dem_share'])
_ = plt.xlabel('percent of vote for Obama')
_ = plt.ylabel('number of counties')
plt.show()

Zawsze opisuj osie

Wyniki wyborów w stanach wahadelkowych USA 2008

Dane pobrane z Data.gov (https://www.data.gov/)

ch1-2.013.png

Histogramy z różnymi podziałami

Dane pobrane z Data.gov (https://www.data.gov/)

ch1-2.015.png

Ustawianie pojemników histogramu

bin_edges = [0, 10, 20, 30, 40, 50,
                60, 70, 80, 90, 100]
_ = plt.hist(df_swing['dem_share'], bins=bin_edges)
plt.show()

ch1-2.022.png

Ustawianie pojemników histogramu

_ = plt.hist(df_swing['dem_share'], bins=20)
plt.show()

ch1-2.027.png

Seaborn

Doskonały pakiet do wizualizacji danych oparty na Matplotlib, stworzony przez Michaela Waskoma

Ustawianie stylów Seaborn

import seaborn as sns
sns.set()
_ = plt.hist(df_swing['dem_share'])
_ = plt.xlabel('percent of vote for Obama')
_ = plt.ylabel('number of counties')
plt.show()

Histogram ze stylem Seaborn

ch1-2.038.png

¹ Dane pobrane z Data.gov (https://www.data.gov/)

Czas na ćwiczenia!

Myślenie statystyczne w Pythonie (część 1)