gridplot verwenden

Die Maklerinnen und Makler möchten untersuchen, wie sich der Zusammenhang zwischen Grundstücksgröße und Preis in den vier Regionen von Melbourne unterscheidet:

"Northern", "Western", "Eastern" und "Southern".

Das ist eine gute Gelegenheit, gridplot zu nutzen und für jede Region ein Teilbild anzuzeigen!

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Interaktive Datenvisualisierung mit Bokeh</Kurs>

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Übungsanweisungen

Importiere gridplot.
Erstelle df, indem du melb auf die gewünschte Region filterst.
Vervollständige den Code, um Kreis-Glyphen zu fig hinzuzufügen: x entspricht der Spalte für die Gebäudefläche, y dem Preis, beides aus source, und legend_label ist region.
Zeige die Teilplots in einem Raster mit zwei Spalten an.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Import gridplot
from ____.____ import ____
plots = []

# Complete for loop to create plots
for region in ["Northern", "Western", "Southern", "Eastern"]:
  df = melb.loc[melb["region"] == ____]
  source = ColumnDataSource(data=df)
  fig = figure(x_axis_label="Building Area (Meters Squared)", y_axis_label="Price")
  fig.circle(x="____", y="____", source=____, legend_label=____)
  fig.yaxis[0].formatter = NumeralTickFormatter(format="$0a")
  plots.append(fig)

# Display plot
output_file(filename="gridplot.html")
show(____(____, ncols=____))

Code bearbeiten und ausführen