ฮิสโตแกรมและแผนภาพกระจาย
การวิเคราะห์การกระจายของข้อมูล
ฮิสโตแกรมและแผนภาพกระจาย เป็นบทเรียน Python For Kids ฟรีบน CoddyKit นี่คือบทเรียนที่ 3 จากทั้งหมด 5 บทเรียน คุณสามารถอ่านบทเรียนทั้งหมดด้านล่างฟรี — จากนั้นลองปฏิบัติด้วยตัวคุณเองในเบราว์เซอร์พร้อมตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 บทเรียนนี้เป็นส่วนหนึ่งของเส้นทางการเรียน Python For Kids และความก้าวหน้าของคุณจะซิงค์ข้ามเว็บและแอป CoddyKit คอร์ส Python For Kids มีบทเรียนทั้งหมด 5 บทเรียน
ฮิสโตแกรมและกราฟ Scatter
ฮิสโตแกรมและกราฟ Scatter เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการวิเคราะห์และแสดงการกระจายของข้อมูลและความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล
ฮิสโตแกรมแสดงการแจกแจงความถี่ของข้อมูล ส่วนกราฟ Scatter แสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัว
ทำความเข้าใจฮิสโตแกรม
ฮิสโตแกรมจัดกลุ่มข้อมูลลงในช่วงค่าและแสดงความถี่ที่ข้อมูลในแต่ละช่วงเกิดขึ้น ความสูงของแท่งแต่ละแท่งแทนค่าความถี่ค่ะ
ตัวอย่างเช่น ฮิสโตแกรมสามารถแสดงการกระจายของอายุในประชากรกลุ่มหนึ่งได้ค่ะ
ตัวอย่างฮิสโตแกรม
ลองนึกภาพว่าเรามีข้อมูลอายุของคน 100 คน ฮิสโตแกรมช่วยให้เราเข้าใจได้ว่าอายุเหล่านี้กระจายอยู่ในช่วงต่าง ๆ อย่างไรค่ะ
ทำความเข้าใจแผนภาพกระจาย
แผนภาพกระจายแสดงจุดข้อมูลบนระนาบสองมิติ จุดแต่ละจุดแทนคู่ค่าจากตัวแปรสองตัวค่ะ
ตัวอย่างเช่น แผนภาพกระจายสามารถแสดงความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนชั่วโมงที่ใช้เรียนกับคะแนนการทดสอบได้ค่ะ
ตัวอย่างแผนภาพกระจาย
พิจารณาข้อมูลที่แสดงจำนวนชั่วโมงที่นักเรียนใช้เรียนและคะแนนการทดสอบ แผนภาพกระจายช่วยให้เห็นได้ว่าตัวแปรเหล่านี้มีสหสัมพันธ์เชิงบวก เชิงลบ หรือไม่มีสหสัมพันธ์กันค่ะ
การสร้างฮิสโตแกรมในไพธอน
นี่คือตัวอย่างการสร้างฮิสโตแกรมโดยใช้แมตพลอตลิบค่ะ:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.normal(50, 10, 100)
plt.hist(data, bins=10, color='blue', alpha=0.7)
plt.title('Histogram Example')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()การสร้างกราฟ Scatter ใน Python
นี่คือตัวอย่างวิธีสร้างกราฟ Scatter โดยใช้ Matplotlib:
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 25, 30, 50]
plt.scatter(x, y, color='red')
plt.title('Scatter Plot Example')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.show()การเปรียบเทียบฮิสโตแกรมกับแผนภาพกระจาย
ฮิสโตแกรมแสดงการกระจายของข้อมูล ในขณะที่แผนภาพกระจายแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัว ทั้งสองประเภทมีประโยชน์แตกต่างกันไปตามเป้าหมายของการวิเคราะห์ค่ะ
สรุปและขั้นตอนถัดไป
ในบทเรียนนี้ เราได้เรียนรู้เกี่ยวกับ:
- วัตถุประสงค์ของฮิสโตแกรมและแผนภาพกระจาย
- วิธีสร้างและวิเคราะห์ทั้งสองประเภทในไพธอน
ต่อไป เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับ heatmap เพื่อแสดงสหสัมพันธ์และเมทริกซ์เป็นภาพค่ะ
คำถามที่พบบ่อย
บทเรียน “ฮิสโตแกรมและแผนภาพกระจาย” ฟรีหรือไม่
ใช่ — ข้อความเต็มของ “ฮิสโตแกรมและแผนภาพกระจาย” ฟรีให้อ่านที่นี่บนเว็บ เพื่อปฏิบัติแบบโต้ตอบ (ตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7) และปลดล็อคส่วนที่เหลือของคอร์ส Python For Kids ให้อัปเกรดเป็น CoddyKit PRO คอร์ส Python For Kids มีบทเรียนทั้งหมด 5 บทเรียน
คุณจะเรียนรู้อะไรในบทเรียน “ฮิสโตแกรมและแผนภาพกระจาย”
การวิเคราะห์การกระจายของข้อมูล คุณปฏิบัติ Python For Kids ด้วยโค้ดที่ใช้งานได้จริงที่คุณเรียกใช้โดยตรงในเบราว์เซอร์ และติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 ตอบคำถามของคุณขณะที่คุณไปผ่านบทเรียน
คุณต้องมีประสบการณ์ก่อนที่จะเริ่มเรียน Python For Kids หรือไม่
ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อน Python For Kids บน CoddyKit ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นไปจนถึงผู้เรียนขั้นสูง คุณสามารถเริ่มต้นที่นี่หรือเริ่มจากตัวแรกและเรียนด้วยความเร็วของคุณเอง นี่คือบทเรียนที่ 3 จากทั้งหมด 5 บทเรียน
บทเรียน “ฮิสโตแกรมและแผนภาพกระจาย” ใช้เวลานานแค่ไหน
บทเรียน CoddyKit ส่วนใหญ่ใช้เวลาประมาณ 5–10 นาที แต่ละบทเรียนจึงสั้นและเป็นแบบโต้ตอบ คุณสามารถก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องและกลับมาเรียนต่อจากตรงที่เพิ่งหยุดบนเว็บและแอปได้เลย
ฉันเขียนและรันโค้ดในบทเรียน Python For Kids นี้ได้ไหม
ได้ บทเรียน Python For Kids ทุกบทมีตัวแก้ไขโค้ดในตัว คุณจึงเขียนและรันโค้ดจริงได้เลยในเบราว์เซอร์ และได้รับข้อเสนอแนะจาก AI ในทันที — ไม่ต้องติดตั้งในเครื่องของคุณ
บทเรียนทั้งหมดในหลักสูตรนี้
- บทนำสู่การแสดงภาพข้อมูล
- แผนภูมิเส้น
- ฮิสโตแกรมและแผนภาพกระจาย
- แผนที่ความร้อน
- การแสดงภาพแบบโต้ตอบ