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Einen Highlight hart codieren

Du arbeitest mit der Stadt Houston daran, den Zusammenhang zwischen Schwefeldioxid (SO2) und Stickstoffdioxid (NO2) zu untersuchen, und zwar speziell für das jüngste Jahr, in dem Daten erhoben wurden (2014). Du hast einen besonders schlechten Tag herausgegriffen: den 26. November, an dem es einen starken Ausschlag bei den SO2-Werten gab. Um die Aufmerksamkeit der Zuschauer auf diesen Tag zu lenken, wirst du ihn in einem hellen Orange-Rot hervorheben und die restlichen Punkte grau einfärben.

pandas, matplotlib.pyplot und seaborn sind als pd, plt bzw. sns geladen und stehen dir für den Rest des Kurses in deinem Workspace zur Verfügung.

Dieser Kurs streift viele Konzepte, die du vielleicht vergessen hast. Wenn du eine schnelle Auffrischung brauchst, lade dir das Seaborn Cheat Sheet herunter und halte es griffbereit!

Diese Übung ist Teil des Kurses

So verbesserst du deine Datenvisualisierungen in Python

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Anleitung zur Übung

  • Passe die List Comprehension so an, dass der Wert, der dem 330. day (26. November) des year 2014 entspricht, orangered erhält und die übrigen Punkte lightgray.
  • Übergebe das Array houston_colors an regplot() über das Argument scatter_kws, um die Punkte einzufärben.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

houston_pollution = pollution[pollution.city  ==  'Houston']

# Make array orangred for day 330 of year 2014, otherwise lightgray
houston_colors = ['orangered' if (____  ==  330) & (____  ==  2014) else 'lightgray' 
                  for day,year in zip(houston_pollution.____, houston_pollution.____)]

sns.regplot(x = 'NO2',
            y = 'SO2',
            data = houston_pollution,
            fit_reg = False, 
            # Send scatterplot argument to color points 
            scatter_kws = {'facecolors': ____, 'alpha': 0.7})
plt.show()
Code bearbeiten und ausführen