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Bandstärke statt Farbe verwenden

Du untersuchst als Forschende:r die Höhe, die eine Rakete erreicht, bevor die Sicht verloren geht, sowie die Schadstoffwerte auf der Vandenberg Air Force Base. Du hast ein Modell aufgebaut, um diesen Zusammenhang vorherzusagen (gespeichert im DataFrame rocket_height_model). Da du unabhängig arbeitest, hast du kein Budget für Farbgrafiken in deiner Fachpublikation. Dein Plot der Modellergebnisse muss deshalb in Schwarz-Weiß funktionieren. Dafür wirst du die 90-, 95- und 99-%-Intervalle der Wirkung jedes Schadstoffs als jeweils schmalere Balken darstellen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

So verbesserst du deine Datenvisualisierungen in Python

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Anleitung zur Übung

  • Verwende eine Strichstärke von 15 für 90 %, 10 für 95 % und 5 für 99 % Intervall-Linien.
  • Übergib den Intervall-Stärkewert an plt.hlines().
  • Setze die Intervallfarbe auf 'gray', um den Kontrast zu verringern.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Decrase interval thickness as interval widens
sizes =      [    ____,  ____,  ____]
int_widths = ['90% CI', '95%', '99%']
z_scores =   [    1.67,  1.96,  2.58]

for percent, Z, size in zip(int_widths, z_scores, sizes):
    plt.hlines(y = rocket_model.pollutant, 
               xmin = rocket_model['est'] - Z*rocket_model['std_err'],
               xmax = rocket_model['est'] + Z*rocket_model['std_err'],
               label = percent, 
               # Resize lines and color them gray
               linewidth = ____, 
               color = '____') 
    
# Add point estimate
plt.plot('est', 'pollutant', 'wo', data = rocket_model, label = 'Point Estimate')
plt.legend(loc = 'center left', bbox_to_anchor = (1, 0.5))
plt.show()
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