Summary  
This chapter covers how to explore numerical data distributions by creating histograms and overlaying kernel density estimate curves using Seaborn’s `histplot` function in Python.

General domain of usage  
Data science exploratory analysis

Prima di poter trarre conclusioni significative da un set di dati, è necessario comprenderne la struttura e le caratteristiche principali. Questo processo è chiamato **esplorazione dei dati**. Consiste nell'analizzare i dati da diverse prospettive, riassumere le sue caratteristiche principali e visualizzare i pattern rilevanti. L'esplorazione dei dati aiuta a individuare tendenze, valori anomali e potenziali problemi prima di eseguire analisi statistiche più approfondite.

Uno degli strumenti più utili per esplorare dati numerici è l'**istogramma**. Un istogramma è un tipo di grafico a barre che mostra con quale frequenza compaiono diversi intervalli di valori nel set di dati. Ogni barra rappresenta un intervallo di valori (chiamato "bin"), e l'altezza della barra indica quanti punti dati rientrano in quell'intervallo. Gli istogrammi permettono di visualizzare rapidamente la distribuzione, il centro e la dispersione dei dati.

In Python, è possibile creare rapidamente istogrammi utilizzando la funzione `histplot` della libreria **seaborn**. La funzione `histplot` prende i dati e ne mostra la distribuzione come istogramma. È anche possibile aggiungere una curva di **stima della densità kernel** (KDE) al grafico, che fornisce un'approssimazione continua della distribuzione dei dati. Questo aiuta a comprendere meglio i pattern sottostanti nei dati.

Nei prossimi esercizi utilizzerai la funzione `histplot` per visualizzare la distribuzione delle masse corporee dei pinguini. Questo ti aiuterà a esplorare il set di dati e a prepararti per ulteriori analisi statistiche.

import unittest
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

def _dynamic_test(test_case, condition, success_msg, failure_msg):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_msg
        test_case.assertTrue(True, success_msg)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_msg
        test_case.fail(failure_msg)


class TestDataReading(unittest.TestCase):
    def test_data_loaded(self):
        import user_code

        expected_data = pd.read_csv(
            'https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/section_1/confidence.csv',
            index_col=0
        )

        condition = (
            isinstance(user_code.data, pd.DataFrame)
            and user_code.data.shape == expected_data.shape
        )

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The CSV file is correctly read into the 'data' variable.",
            "The CSV file is not read correctly into the 'data' variable."
        )


class TestPlot(unittest.TestCase):
    def test_histplot(self):
        import user_code

        # ÐÐµÑÐµÐ²ÑÑÑÑÐ¼Ð¾, ÑÐ¸ ÑÑÐ²Ð¾ÑÐµÐ½Ð¾ Ð³ÑÐ°ÑÑÐº Ð· seaborn.histplot
        plot_obj = user_code.plot

        condition = (
            hasattr(plot_obj, "get_xlabel")
            and plot_obj.get_xlabel() == "The Mass"
            and plot_obj.get_ylabel() == "The Quantity"
        )

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The histplot is created with correct parameters.",
            "The histplot parameters are incorrect."
        )


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

Costruisci una solida base in statistica utilizzando Python. Apprendi i concetti statistici essenziali e applicali tramite NumPy e pandas. Passa da misure di base come media e varianza a test d'ipotesi, intervalli di confidenza e analisi dei dati con esercitazioni pratiche.

Esplora i principi statistici fondamentali, inclusi i tipi di dati, le misure di tendenza centrale e le principali differenze tra campioni e popolazioni.

Apprendere il calcolo e l'interpretazione di media, mediana e moda utilizzando Python. Eseguire esercitazioni su queste operazioni con pandas per analizzare dataset reali.

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Esplora come covarianza e correlazione descrivono le relazioni tra variabili. Esercitati nel calcolo e nel confronto di entrambe le metriche in Python.

Approfondimento sugli intervalli di confidenza per stimare i parametri della popolazione. Utilizzo di NumPy, pandas e librerie di visualizzazione per calcolare e interpretare intervalli con dati reali.

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