Vytváření JointGrid a jointplot
Seaborn's JointGrid combines univariate plots such as histograms, rug plots and kde plots
with bivariate plots such as scatter and regression plots. The process for creating these plots
should be familiar to you now. These plots also demonstrate how Seaborn provides convenient
functions to combine multiple plots together.
V těchto cvičeních budeme pracovat s daty o sdílení kol, která jsme si už ukázali dříve. V tomto cvičení se podíváme na vztah mezi úrovní vlhkosti a celkovým počtem výpůjček – možná odhalíme zajímavou závislost, kterou bude stát za to dále prozkoumat.
Toto cvičení je součástí kurzu
Vizualizace dat se Seabornem pro pokročilé
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Build a JointGrid comparing humidity and total_rentals
sns.___("whitegrid")
g = sns.___(___="hum",
___="total_rentals",
data=df,
xlim=(0.1, 1.0))
g.plot(sns.___, sns.histplot)
plt.show()
plt.clf()