Roulotte De Chantier Rubag, Méthode De Construction D'Un Polygone De Fréquence À L'Aide D'Un Histogramme

Tue, 16 Jul 2024 15:11:21 +0000
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Quel type de graphique est utilisé pour les données quantitatives? Histogrammes Quel graphique convient le mieux aux données quantitatives? Les graphiques à barres sont mieux utilisés pour comparer les valeurs entre les catégories. Un camembert est un graphique circulaire utilisé pour comparer des parties d'un tout. Il est divisé en secteurs correspondant à la taille de l'ensemble représenté. Comment afficher graphiquement des données quantitatives? Quelle est la fréquence cardiaque normale selon l'âge et comment la calculer ?. Représentation graphique des données quantitatives Créez un tableau de fréquence, un graphique à barres, un graphique de Pareto, un pictogramme ou un graphique à secteurs pour représenter un ensemble de données. Identifier les caractéristiques des représentations de données inefficaces. Créez un histogramme, un graphique à secteurs ou un polygone de fréquence qui représente des données numériques. Créez un graphique qui compare deux tailles. Parmi les nombres suivants, lesquels sont des exemples de données quantitatives? Informations quantitatives – Comprend une quantité mesurable – Des nombres sont utilisés.

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astro123 Comment tracer les polygones de fréquence en Python? Par exemple, je peux tracer un graphique de densité comme ceci: import pandas as pd x = (1. 5, 1. 5, 2. 5, 2. 5, 3. 5, 3. Fonction R équivalente à geom_freqpoly en Python pour tracer des polygones de fréquence - Javaer101. 5, 4. 5, 4. 5, 6. 5, 6. 5) df = Frame({'x': x}) () (kind='density') Cela donne: Cependant, je veux le polygone comme ceci: library(ggplot2) x = c(1. 5, df = (x=x) # head(x) ggplot(data=df, mapping = aes(x=x)) + geom_freqpoly(binwidth=2) MISE À JOUR J'ai essayé la solution de @Quang Hoang pour un problème donné dans le livre "R for Data Science" de Hadley et j'ai obtenu un résultat similaire. Livre: J'ai sauvegardé les données nycflights13 obtenues à partir de R et les ai placées dans github. Voici ma tentative pour obtenir le même complot: import numpy as np import seaborn as sns flights = ad_csv('') not_cancelled = (subset=['dep_delay', 'arr_delay']) ()(), ()() delays = oupby('tailnum')['arr_delay'](). reset_index() x = m = int(()) counts, bins = np. histogram(x, bins=range(-80, m, 10)) (bins[:-1]+1, counts) Quang Hoang J'ai pu répliquer le graphe R avec counts, bins = np.