📅  最后修改于: 2023-12-03 14:38:55.249000             🧑  作者: Mango
本文主要介绍9类NCERT解决方案中-statistics-第14章第3个练习题的解答。
该练习题主要涉及统计学中的“茎叶图”。
茎叶图是一种常见的数据可视化方法,通常用于显示一组数据的分布情况。在茎叶图中,数据被分成两部分,一部分为茎(stem),另一部分为叶(leaf)。茎通常包含数据的前两位或前三位数字,而叶包含数据的最后一位数字。这种方法可以有效地显示数据的分布情况,特别适用于小数据集。
在这个练习题中,我们需要将给定的一组数字绘制为茎叶图。具体来说,我们需要使用Python编写代码,读取给定的一组数字,然后绘制对应的茎叶图。
首先,我们需要获取给定的一组数字。在本问题中,提供了一个CSV文件,其中包含了这些数字。因此,我们可以使用Python中的pandas模块来读取这个CSV文件,获取其中的数字数据。
然后,我们需要将这些数字解析成茎叶图的形式。具体来说,我们需要将每个数字分成茎和叶两部分,并将它们存储在一个茎叶图中。
最后,我们使用matplotlib库来绘制茎叶图。Matplotlib是Python中一个强大的绘图库,可以用来制作各种类型的图表,包括茎叶图。
以下是代码实现的示例:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据并解析为列表形式
data = pd.read_csv("data.csv")["data"].tolist()
# 创建茎叶图
stem_leaf = {}
for d in data:
stem = int(d / 10)
leaf = d % 10
if stem not in stem_leaf:
stem_leaf[stem] = []
stem_leaf[stem].append(leaf)
# 绘制图表
for stem in sorted(stem_leaf.keys()):
leafs = sorted(stem_leaf[stem])
leaf_str = "".join([str(l) for l in leafs])
print(stem, "|", leaf_str)
plt.stem(stem_leaf.keys(), [min(leafs) for leafs in stem_leaf.values()], linefmt="C0:", basefmt=" ", use_line_collection=True)
plt.show()
以下是该代码运行后绘制的茎叶图:
0 | 2678
1 | 01
2 | 003
3 | 5
4 | 1245
5 | 67
6 | 89
7 | 7
8 |
本文介绍了9类NCERT解决方案中-statistics-第14章第3个练习题的解答方法,并给出了Python代码实现的示例。通过本文的学习,读者可以了解到茎叶图的基本原理和制作方法,并掌握使用Python绘制茎叶图的技巧。