python-142Đọc toàn bộ đề miễn phí
Biểu đồ Vĩ cầm (Violin Plot) Mô tả Phân phối Đa đỉnh
Viết hàm plot_multimodal_violin_chart(dataset: list[list[float]], labels: list[str], show_medians: bool = True) -> matplotlib.figure.Figure:
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: violinplot, medians.
Nội dung đề bài
Mục tiêu kiến thức
- Vẽ biểu đồ vĩ cầm với
ax.violinplot(). - Kết hợp ưu điểm của box plot và đường cong mật độ KDE để phát hiện phân phối hai đỉnh (Bimodal).
Mô tả bài toán
Viết hàm plot_multimodal_violin_chart(dataset: list[list[float]], labels: list[str], show_medians: bool = True) -> matplotlib.figure.Figure:
- Tạo
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5)). - Vẽ biểu đồ vĩ cầm:
- Dữ liệu:
dataset. showmedians=show_medians.- Đặt nhãn trục X:
ax.set_xticks(range(1, len(labels) + 1)),ax.set_xticklabels(labels). - Đặt tiêu đề:
"Multimodal Distribution Analysis". - Đặt nhãn trục Y:
"Values". - Trả về
fig.
Input
- Các tham số truyền vào hàm/lớp plot_multimodal_violin_chart hoặc dữ liệu đầu vào theo định dạng mô tả.
Output
- Kết quả trả về của hàm/lớp plot_multimodal_violin_chart hoặc dữ liệu in ra màn hình theo đúng đặc tả.
Ràng buộc
- Thời gian chạy tối đa: 1000ms.
- Giới hạn bộ nhớ: 256MB.
- Dữ liệu đầu vào tuân thủ đúng kiểu dữ liệu và miền giá trị được mô tả.
Ví dụ 1
Input
plot_multimodal_violin_chart(dataset=[[1.0, 1.2, 1.1, 5.0, 5.1], [3.0, 3.1, 3.2, 3.0]], labels=['Bimodal Cohort', 'Normal Cohort'], show_medians=True)Output
TrueGiải thích
Hàm được gọi với các tham số mẫu trên và trả về kết quả chính xác theo yêu cầu.
3 cấp độ gợi ýMở dần khi bạn thật sự cần hỗ trợ.
Phân tích lời giảiGiải thích hướng tư duy và thuật toán.
Code tham khảoDùng để đối chiếu sau khi tự làm.
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.