Page 109 - Demo
P. 109

TI Python BootCamp DATA ANALYSE & VISUALISATIE
De kansbenaderingen kunnen ook als volgt weergegeven worden in het plot-venster:
plt.color(0,0,255)
plt.title("KansSimulatie #{}".format(aantal))
⋮
plt.color(0,0,0)
plt.text_at(2,"0x kop: {0:2.3f} ".format(kop[0]/aantal),"right") plt.text_at(3,"1x kop: {0:2.3f} ".format(kop[1]/aantal),"right") plt.text_at(4,"2x kop: {0:2.3f} ".format(kop[2]/aantal),"right")
In plaats van de resultaten kunnen ook door een kleine aanpassing van de code de kansbenaderingen geplot worden.
xmin=-0.5 ; xmax=3 ; ymin=-0.1 ; ymax=1 venster(xmin,xmax,ymin,ymax,1,0.5)
for x in range(0,3): ¨¨plt.color(0,0,255) ¨¨plt.pen("medium","solid") ¨¨plt.line(x,0,x,kop[x]/aantal) ¨¨plt.color(255,0,0) ¨¨plt.plot(x,kop[x]/aantal,"o")
3.2. Puntenwolk
De methode(functie) scatter() plot een puntenwolk van twee datasets (lijsten). We illustreren dit aan de hand van de lengte en gewicht van tien 18-jarigen:
Lengte 163 185 180 175 168 175 191 180 160 183 Gewicht 60 90 78 81 71 79 104 84 64 83
import ti_plotlib as plt lengte=[163,185,180,175,168,175,191,180,160,183]
gewicht=[60,90,78,81,71,79,104,84,64,83]
plt.auto_window(lengte,gewicht)
plt.color(255,0,0) plt.scatter(lengte,gewicht,"o")
Merk op dat in bovenstaande code auto_window() een venster creërt dat alle data bevat; di i.p.v. manueel een venster in te stellen baserend op de data.
De functie lin_reg() plot en berekent de beste lineaire benadering van de puntenwolk.
plt.color(0,0,255) plt.lin_reg(lengte,gewicht,"right")
plt.m en plt.b geven de coëficiënten van de regressierechte:
Python GRAFISCH
      © 2020 T3 Nederland – T3 Vlaanderen 5 www.t3nederland.nl – www.t3vlaanderen.be












































































   107   108   109   110   111