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Palette an den Kontext anpassen

du sollst eine Grafik für die Website deines Unternehmens erstellen. Die Website hat ein elegantes schwarzes Theme, und eine weiße Grafik würde ziemlich störend wirken. Damit dein Plot zum Look des Unternehmens passt, kannst du den Hintergrund mit plt.style.use("dark_background") auf schwarz umstellen.

Die gewünschte Grafik zeigt O3-Werte für verschiedene Städte im Oktober 2015 (bereitgestellt als oct_2015_o3). Du stellst sie als Heatmap dar, wobei die Farbe jeder Zelle codiert, wie viele Standardabweichungen die Messung vom durchschnittlichen O3-Wert insgesamt abweicht. Wegen des dunklen Website-Hintergrunds solltest du deine Farbpalette so anpassen, dass Nullwerte (bzw. 0 Standardabweichungen vom Mittelwert) dunkel statt standardmäßig weiß dargestellt werden.

Diese Übung ist Teil des Kurses

So verbesserst du deine Datenvisualisierungen in Python

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Anleitung zur Übung

  • Setze das Theme des Plots mit plt.style.use() auf dunkel.

    • Du kannst die verfügbaren Themes für plt.style.use() anzeigen, indem du plt.style.available ausführst; suche nach dem Theme, das deinen Hintergrund dunkel macht.

  • Passe die benutzerdefinierte Palette so an, dass der center-Wert 'dark' statt des standardmäßigen Weiß ist.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Dark plot background
plt.style.use("____")

# Modify palette for dark background
color_palette = sns.diverging_palette(250, 0,
                                      ____ = '____',
                                      as_cmap = True)

# Pass palette to plot and set center
sns.heatmap(oct_2015_o3,
            cmap = color_palette,
            center = 0)
plt.yticks(rotation = 0)
plt.show()
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