Thực hành trực quan hóa dữ liệu#
Câu 1 - Dữ liệu Iris#
Vẽ biểu đồ scatter giữa sepal length và sepal width, phân biệt theo loài hoa.
# Câu trả lời ở đây
Câu 2 - Dữ liệu Iris#
Vẽ biểu đồ histogram của petal length.
# Câu trả lời ở đây
Câu 3 - Dữ liệu Iris#
Vẽ biểu đồ boxplot của toàn bộ các đặc trưng.
# Câu trả lời ở đây
Câu 4 - Dữ liệu Iris#
Vẽ biểu đồ pairplot cho dữ liệu iris.
# Câu trả lời ở đây
Câu 5 - Dữ liệu Iris#
Vẽ biểu đồ violin cho chiều dài cánh hoa theo từng loài.
# Câu trả lời ở đây
Câu 6 - Dữ liệu Iris#
Vẽ biểu đồ stripplot cho petal width theo từng loài.
# Câu trả lời ở đây
Câu 7 - Dữ liệu Iris#
Vẽ heatmap biểu diễn ma trận tương quan giữa các đặc trưng.
# Câu trả lời ở đây
Câu 8 - Dữ liệu Iris#
Vẽ biểu đồ countplot cho số lượng mẫu theo từng loài.
# Câu trả lời ở đây
Câu 9 - Dữ liệu Iris#
Vẽ biểu đồ KDE của sepal width.
# Câu trả lời ở đây
Câu 10 - Dữ liệu Iris#
Vẽ biểu đồ scatter 3 chiều giữa sepal length, petal length và sepal width.
# Câu trả lời ở đây
Câu 11 - Dữ liệu Boston Housing#
Vẽ biểu đồ phân phối (distplot) của MEDV (giá nhà).
# Câu trả lời ở đây
Câu 12 - Dữ liệu Boston Housing#
Vẽ scatter plot giữa RM (số phòng) và MEDV.
# Câu trả lời ở đây
Câu 13 - Dữ liệu Boston Housing#
Vẽ heatmap tương quan giữa các biến.
# Câu trả lời ở đây
Câu 14 - Dữ liệu Boston Housing#
Vẽ boxplot của CRIM (tội phạm) theo mức độ giá nhà cao/thấp.
# Câu trả lời ở đây
Câu 15 - Dữ liệu Boston Housing#
Vẽ pairplot cho các biến: RM, LSTAT, MEDV.
# Câu trả lời ở đây
Câu 16 - Dữ liệu Boston Housing#
Vẽ biểu đồ bar thể hiện trung bình MEDV theo chỉ số RAD.
# Câu trả lời ở đây
Câu 17 - Dữ liệu Boston Housing#
Vẽ histogram cho biến AGE.
# Câu trả lời ở đây
Câu 18 - Dữ liệu Boston Housing#
Vẽ scatter plot giữa DIS và NOX.
# Câu trả lời ở đây
Câu 19 - Dữ liệu Boston Housing#
Vẽ biểu đồ violin cho LSTAT chia theo mức độ MEDV.
# Câu trả lời ở đây
Câu 20 - Dữ liệu Boston Housing#
Vẽ biểu đồ line cho giá nhà theo chỉ số.
# Câu trả lời ở đây
Câu 21 - Dữ liệu Boston Housing#
Vẽ boxplot các biến chuẩn hóa của Boston Housing.
# Câu trả lời ở đây
Câu 22 - Dữ liệu Boston Housing#
Vẽ heatmap hiển thị tương quan giữa 10 biến đầu tiên.
# Câu trả lời ở đây
Câu 23 - Dữ liệu Boston Housing#
Vẽ biểu đồ countplot của CHAS (gần sông).
# Câu trả lời ở đây
Câu 24 - Dữ liệu Boston Housing#
Vẽ biểu đồ scatter có phân biệt điểm theo mức độ PTRATIO.
# Câu trả lời ở đây
Câu 25 - Dữ liệu Boston Housing#
Vẽ biểu đồ kdeplot cho biến TAX.
# Câu trả lời ở đây
Câu 26 - Dữ liệu Boston Housing#
Vẽ biểu đồ bar của trung bình RM theo các nhóm LSTAT thấp/trung/bcao.
# Câu trả lời ở đây
Câu 27 - Dữ liệu Boston Housing#
Vẽ biểu đồ scatter giữa RM và MEDV có gradient theo AGE.
# Câu trả lời ở đây
Câu 28 - Dữ liệu Boston Housing#
Vẽ biểu đồ stack bar theo RAD và trung bình giá nhà.
# Câu trả lời ở đây
Câu 29 - Dữ liệu Boston Housing#
Vẽ biểu đồ hexbin giữa RM và LSTAT.
# Câu trả lời ở đây
Câu 30 - Dữ liệu Boston Housing#
Vẽ biểu đồ ECDF (Empirical CDF) cho MEDV.
# Câu trả lời ở đây
Câu 31 - Dữ liệu Ung thư Wisconsin#
Vẽ biểu đồ countplot cho chẩn đoán (diagnosis).
# Câu trả lời ở đây
Câu 32 - Dữ liệu Ung thư Wisconsin#
Vẽ histogram của ‘mean radius’.
# Câu trả lời ở đây
Câu 33 - Dữ liệu Ung thư Wisconsin#
Vẽ boxplot của ‘mean texture’ chia theo diagnosis.
# Câu trả lời ở đây
Câu 34 - Dữ liệu Ung thư Wisconsin#
Vẽ pairplot cho các cột: mean radius, mean texture, mean area.
# Câu trả lời ở đây
Câu 35 - Dữ liệu Ung thư Wisconsin#
Vẽ biểu đồ violin cho ‘mean compactness’ theo diagnosis.
# Câu trả lời ở đây
Câu 36 - Dữ liệu Ung thư Wisconsin#
Vẽ heatmap của tương quan giữa các đặc trưng.
# Câu trả lời ở đây
Câu 37 - Dữ liệu Ung thư Wisconsin#
Vẽ biểu đồ KDE của ‘mean perimeter’.
# Câu trả lời ở đây
Câu 38 - Dữ liệu Ung thư Wisconsin#
Vẽ biểu đồ scatter giữa ‘mean radius’ và ‘mean area’.
# Câu trả lời ở đây
Câu 39 - Dữ liệu Ung thư Wisconsin#
Vẽ biểu đồ line cho 5 mẫu đầu tiên với tất cả đặc trưng.
# Câu trả lời ở đây
Câu 40 - Dữ liệu Ung thư Wisconsin#
Vẽ biểu đồ boxplot toàn bộ đặc trưng (chuyển df sang long-form).
# Câu trả lời ở đây
Câu 41 - Dữ liệu Ung thư Wisconsin#
Vẽ barplot trung bình ‘mean radius’ theo diagnosis.
# Câu trả lời ở đây
Câu 42 - Dữ liệu Ung thư Wisconsin#
Vẽ biểu đồ stripplot cho ‘mean texture’ phân theo diagnosis.
# Câu trả lời ở đây
Câu 43 - Dữ liệu Ung thư Wisconsin#
Vẽ biểu đồ line biểu diễn trung bình theo các đặc trưng.
# Câu trả lời ở đây
Câu 44 - Dữ liệu Ung thư Wisconsin#
Vẽ biểu đồ boxenplot của ‘mean concavity’.
# Câu trả lời ở đây
Câu 45 - Dữ liệu Ung thư Wisconsin#
Vẽ biểu đồ swarmplot giữa ‘mean smoothness’ và diagnosis.
# Câu trả lời ở đây
Câu 46 - Dữ liệu Ung thư Wisconsin#
Vẽ biểu đồ 3D scatter giữa 3 đặc trưng đầu tiên.
# Câu trả lời ở đây
Câu 47 - Dữ liệu Ung thư Wisconsin#
Vẽ biểu đồ heatmap với annot=True cho top 10 đặc trưng có tương quan cao nhất với mean radius.
# Câu trả lời ở đây
Câu 48 - Dữ liệu Ung thư Wisconsin#
Vẽ histogram của tất cả đặc trưng sử dụng pandas plot.
# Câu trả lời ở đây
Câu 49 - Dữ liệu Ung thư Wisconsin#
Vẽ biểu đồ boxplot so sánh giữa mean area và mean perimeter theo diagnosis.
# Câu trả lời ở đây
Câu 50 - Dữ liệu Ung thư Wisconsin#
Vẽ biểu đồ scatter giữa 2 đặc trưng với màu sắc theo chẩn đoán.
# Câu trả lời ở đây