Diagram pencar menaruh satu titik untuk setiap baris data, dengan satu kolom angka di sumbu x dan kolom angka lain di sumbu y. ax.scatter(x, y) menggambarnya. Bila titik-titik naik dari kiri bawah ke kanan atas, nilai y cenderung besar ketika x besar; itu hubungan positif. Bila turun, hubungannya negatif. Titik yang tersebar tanpa arah menandakan tidak ada hubungan garis lurus.
Kesan mata perlu diukur. np.corrcoef(x, y) menghasilkan matriks 2×2, dan angka di baris 0 kolom 1 adalah koefisien korelasi Pearson: 1 berarti semua titik tepat pada garis naik, −1 tepat pada garis turun, dan 0 tidak ada hubungan linear.
import numpy as np
r = np.corrcoef(iklan, penjualan)[0, 1]Titik-titik dalam diagram pencar disimpan sebagai satu kumpulan di ax.collections. Koordinatnya bisa dibaca kembali dengan get_offsets(), dan itulah yang diperiksa test di pelajaran ini.
Kesalahan umum: menyimpulkan sebab dari korelasi. Penjualan es krim dan kasus sengatan matahari sama-sama naik di musim kemarau, tetapi yang satu tidak menyebabkan yang lain; keduanya mengikuti cuaca.
