Привет! В данной статье я расскажу тебе о зависимости между процентом водителей в состоянии алкогольного опьянения и процентом водителей, превышавших скорость, и как её можно визуализировать с помощью диаграммы рассеяния в Google Colab․Для начала, в Google Colab нам необходимо загрузить встроенный набор данных car_crashes․ Это можно сделать с помощью следующего кода⁚
python
import seaborn as sns
# Загрузка набора данных
car_crashes sns․load_dataset(″car_crashes″)
После загрузки набора данных мы можем построить диаграмму рассеяния, которая покажет зависимость между процентом водителей в состоянии алкогольного опьянения и процентом водителей, превышавших скорость․ Чтобы задать зависимость размера маркера от количества водителей, участвовавших в авариях, мы можем использовать параметр ″size″ в функции ″scatterplot″․ Вот пример кода⁚
python
import matplotlib․pyplot as plt
# Построение диаграммы рассеяния
plt․figure(figsize(10, 6))
sns․scatterplot(datacar_crashes, x″alcohol″, y″speeding″, size″drivers″, sizes(20, 200))
plt․xlabel(″Процент водителей в состоянии алкогольного опьянения″)
plt․ylabel(″Процент водителей, превышавших скорость″)
plt․title(″Зависимость между алкоголем и скоростью в авариях″)
plt․show
В результате выполнения этого кода мы получим диаграмму рассеяния, на которой точки будут представлять собой аварии, а их размер будет зависеть от количества водителей, участвовавших в них․ Ось x будет отображать процент водителей в состоянии алкогольного опьянения, а ось y ‒ процент водителей, превышавших скорость․
Ответ на вопрос о наличии зависимости между указанными параметрами можно получить, изучив полученную диаграмму рассеяния․ Если точки будут располагаться в определенном порядке или формировать какую-то линию, это может указывать на наличие зависимости․ Однако, судить о наличии или отсутствии зависимости требует более глубокого анализа данных․
Также, помимо визуализации с помощью диаграммы рассеяния, можно использовать математические методы, такие как коэффициент корреляции, чтобы более точно определить силу и направление зависимости между указанными параметрами․