Lesbarkeit erhöhen
Du und deine Kolleginnen und Kollegen habt entschieden, dass der wichtigste Aspekt der Daten die Unterschiede zwischen dem „marktfreundlichsten“ Bundesstaat Vermont und dem am wenigsten marktfreundlichen, Texas, sind. Erstelle dazu zwei Diagramme nebeneinander – ein Balkendiagramm, das die Anzahl der Personen pro Bauernmarkt im Bundesstaat zeigt, und ein Streudiagramm mit der Bevölkerung auf der x-Achse und der Anzahl der Märkte auf der y-Achse.
Hebe deine Ergebnisse hervor, indem du Vermont und Texas durch eindeutige Farben besonders kennzeichnest. Füge außerdem eine große, gut lesbare Anmerkung für Texas hinzu.
Bereitgestellt ist ein Vektor state_colors, der Vermont und Texas eindeutige Farben und allen anderen Bundesstaaten Grau zuweist, sowie die Texas-Beschriftung tx_message.
Diese Übung ist Teil des Kurses
So verbesserst du deine Datenvisualisierungen in Python
Anleitung zur Übung
- Mappe den bereitgestellten Farbvektor
state_colorsim Balkendiagramm (ax1) über das Argumentpaletteinsns.barplot(). - Mappe den Farbvektor für die Punkte im Streudiagramm über das Argument
c. - Sorge dafür, dass der Anmerkungstext gut lesbar ist, indem du seine Größe auf
15änderst.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Draw barplot w/ colors mapped to state_colors vector
sns.barplot('people_per_market', 'state', ____ = ____,
data = markets_by_state, ax = ax1)
# Map state colors vector to the scatterplot as well
p = sns.scatterplot('population', 'num_markets', c = ____,
data = markets_by_state, s = 60, ax = ax2)
# Log the x and y scales of our scatter plot so it's easier to read
ax2.set(xscale = "____", yscale = '____')
# Increase annotation text size for legibility
ax2.annotate(tx_message, xy = (26956958,230),
xytext = (26956958, 450),ha = 'right',
size = ____, backgroundcolor = 'white',
arrowprops = {'facecolor':'black', 'width': 3})
sns.set_style('whitegrid')
plt.show()