ktr1

Câu 1 Dùng R để:

Tính giá trị trung bình, phương sai của tất cả các cột (trừ cột Species).

Vẽ biểu đồ phân tán giữa Sepal.Length và Sepal.Width, phân nhóm theo Species bằng ggplot2.

mydata <- iris
Slength <- mydata$Sepal.Length
Swidth <- mydata$Sepal.Width
Plength <-  mydata$Petal.Length
Pwidth <-  mydata$Petal.Width

SV code

mean(Slength) # Sepal.Length

## [1] 5.843333

mean(Swidth) # Sepal.Width

## [1] 3.057333

mean(Plength) #Petal.Length

## [1] 3.758

mean(Pwidth) #Petal.Width

## [1] 1.199333

var(Slength) # Sepal.Length

## [1] 0.6856935

var(Swidth) # Sepal.Width

## [1] 0.1899794

var(Plength) #Petal.Length

## [1] 3.116278

var(Pwidth) #Petal.Width

## [1] 0.5810063

AI code

sapply(mydata[, -5], mean)

## Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width 
##     5.843333     3.057333     3.758000     1.199333

sapply(mydata[, -5], var)

## Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width 
##    0.6856935    0.1899794    3.1162779    0.5810063

library(ggplot2)

ggplot(mydata, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) +
  geom_point(size = 2) +
  labs(title = "Scatter plot Sepal.Length vs Sepal.Width by Species",
       x = "Sepal Length",
       y = "Sepal Width") +
  theme_minimal()

library(reticulate)

câu 2 Dùng Pandas để:

Đọc file iris.csv.

Lọc các dòng có Petal.Length lớn hơn 4.0.

Tính tổng của cột Sepal.Length cho dữ liệu đã lọc.

#python
import pandas as pd
df = pd.read_csv("iris.csv")
df_filtered = df[df["petal.length"] > 4.0]
result = df_filtered["sepal.length"].sum()
print(df_filtered)

##      sepal.length  sepal.width  petal.length  petal.width     variety
## 50            7.0          3.2           4.7          1.4  Versicolor
## 51            6.4          3.2           4.5          1.5  Versicolor
## 52            6.9          3.1           4.9          1.5  Versicolor
## 54            6.5          2.8           4.6          1.5  Versicolor
## 55            5.7          2.8           4.5          1.3  Versicolor
## ..            ...          ...           ...          ...         ...
## 145           6.7          3.0           5.2          2.3   Virginica
## 146           6.3          2.5           5.0          1.9   Virginica
## 147           6.5          3.0           5.2          2.0   Virginica
## 148           6.2          3.4           5.4          2.3   Virginica
## 149           5.9          3.0           5.1          1.8   Virginica
## 
## [84 rows x 5 columns]

print("tong do dai dai hoa (sedal): ",result)

## tong do dai dai hoa (sedal):  538.4