データサイエンス-線形関数のプロット
スポーツウォッチデータセット
私たちの健康データセットを見てください：
| 間隔 | Average_Pulse | Max_Pulse | Calorie_Burnage | Hours_Work | Hours_Sleep |
|---|---|---|---|---|---|
| 30 | 80 | 120 | 240 | 10 | 7 |
| 30 | 85 | 120 | 250 | 10 | 7 |
| 45 | 90 | 130 | 260 | 8 | 7 |
| 45 | 95 | 130 | 270 | 8 | 7 |
| 45 | 100 | 140 | 280 | 0 | 7 |
| 60 | 105 | 140 | 290 | 7 | 8 |
| 60 | 110 | 145 | 300 | 7 | 8 |
| 60 | 115 | 145 | 310 | 8 | 8 |
| 75 | 120 | 150 | 320 | 0 | 8 |
| 75 | 125 | 150 | 330 | 8 | 8 |
Pythonで既存のデータをプロットする
これで、最初にmatplotlibライブラリを使用してCalorie_Burnageに対してAverage_Pulseの値をプロットできます。
このplot()関数は、点x、yの2D六角形ビニングプロットを作成するために使用されます。
例
import matplotlib.pyplot as plt
health_data.plot(x ='Average_Pulse',
y='Calorie_Burnage', kind='line'),
plt.ylim(ymin=0)
plt.xlim(xmin=0)
plt.show()
例の説明
- matplotlibライブラリのpyplotモジュールをインポートします
- Calorie_Burnageに対してAverage_Pulseからのデータをプロットします
kind='line'必要なプロットのタイプを教えてくれます。ここでは、直線にしたい- plt.ylim（）およびplt.xlim（）は、軸を開始する値を示します。ここでは、軸をゼロから開始する必要があります
- plt.show（）は出力を表示します
上記のコードは、次の結果を生成します。
グラフ出力
ご覧のとおり、Average_PulseとCalorie_Burnageの間には関係があります。Calorie_Burnageは、Average_Pulseに比例して増加します。これは、Average_Pulseを使用してCalorie_Burnageを予測できることを意味します。
線がy軸まで完全に描画されないのはなぜですか？
その理由は、Average_PulseまたはCalorie_Burnageがゼロに等しい観測値がないためです。80はAverage_Pulseの最初の観測であり、240はCalorie_Burnageの最初の観測です。
行を見てください。平均脈拍が80から90に増加すると、カロリー燃焼はどうなりますか？
対角線を使用して、カロリー燃焼を予測するための数学関数を見つけることができます。
それが判明したとして：
- 平均脈拍が80の場合、カロリー消費量は240です。
- 平均脈拍が90の場合、カロリー消費量は260です。
- 平均脈拍が100の場合、カロリー消費量は280です。
パターンがあります。平均脈拍が10増加すると、カロリー燃焼量は20増加します。