plt.scatter(x, y) puis en superposant le point moyen calculé avec np.meanVisualiser un nuage de points et son point moyen .
On étudie la taille (en cm) et le poids (en kg) de individus : , , , , , . Tracer le nuage et le point moyen.
Visualiser un nuage de points et son point moyen .
Le point moyen est le centre de gravité du nuage ; plt.scatter permet de le tracer par-dessus le nuage.
import numpy as np et import matplotlib.pyplot as plt, puis je range les données dans deux tableaux numpy x et y.plt.scatter(x, y, color='blue', label='nuage').xm = np.mean(x) et ym = np.mean(y), puis je l'affiche en rouge via plt.scatter([xm], [ym], color='red', marker='x', s=100, label='point moyen').plt.axvline(xm, color='red', linestyle='--') et plt.axhline(ym, color='red', linestyle='--'), puis je termine par plt.legend() et plt.show().On étudie la taille (en cm) et le poids (en kg) de individus : , , , , , . Tracer le nuage et le point moyen.
import numpy as np et import matplotlib.pyplot as plt, puis je range les données dans deux tableaux numpy x et y.J'écris x = np.array([160, 165, 170, 175, 180, 185]) et y = np.array([55, 60, 65, 70, 78, 85]).
plt.scatter(x, y, color='blue', label='nuage').Je saisis plt.scatter(x, y, color='blue', label='individus') pour voir le nuage.
xm = np.mean(x) et ym = np.mean(y), puis je l'affiche en rouge via plt.scatter([xm], [ym], color='red', marker='x', s=100, label='point moyen').Je calcule xm = np.mean(x) qui vaut et ym = np.mean(y) qui vaut , puis plt.scatter([xm], [ym], color='red', marker='x', s=100, label='point moyen').
plt.axvline(xm, color='red', linestyle='--') et plt.axhline(ym, color='red', linestyle='--'), puis je termine par plt.legend() et plt.show().Je superpose les axes plt.axvline(172.5, color='red', linestyle='--') et plt.axhline(68.83, color='red', linestyle='--'), puis plt.legend() et plt.show().
Le point moyen est , tracé en rouge au centre du nuage.
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