Я расскажу о своем опыте загрузки набора данных tips.csv и построении точечной диаграммы scatter для параметра ″total_bill″.
Сначала я скачал файл tips.csv с набором данных. Затем я импортировал его в свою программу для анализа данных. Я использовал Python и его библиотеку pandas для этого. С помощью функции read_csv из библиотеки pandas, я загрузил данные из файла tips.csv в переменную с именем df. Затем я посмотрел на первые несколько строк данных, чтобы удостовериться, что загрузка прошла успешно. После этого я решил построить точечную диаграмму scatter для параметра ″total_bill″. Для этого я использовал библиотеку matplotlib. Я импортировал необходимые модули и создал пустую фигуру и систему координат с помощью функции subplots. Затем я использовал метод scatter на созданной системе координат, передавая ему значения ″total_bill″ в качестве оси x и значения ″tip″ в качестве оси y. Я также настроил некоторые параметры диаграммы, такие как цвет точек и маркеры. После выполнения кода я увидел, что она построила точечную диаграмму scatter для параметра ″total_bill″. Каждая точка на диаграмме представляет собой пару значений ″total_bill″ и ″tip″. Чем больше значение ″total_bill″, тем выше точка располагается на оси y, что свидетельствует о том, что счет был выше.
Точечная диаграмма scatter является отличным инструментом для визуализации связи между двумя непрерывными переменными. Она позволяет нам увидеть, есть ли какая-либо зависимость между этими переменными.
Вот как я загрузил набор данных tips.csv и построил точечную диаграмму scatter для параметра ″total_bill″. Это помогло мне лучше понять распределение счетов и чаевых в этом наборе данных.
Хорошо, что я сделал все это сам ‒ это был очень интересный опыт и я могу с уверенностью сказать, что точечная диаграмма scatter является удобным и эффективным способом визуализации данных. Уверен, что она может быть очень полезной при анализе других наборов данных.