Personalizar un mapa de calor con paleta divergente
El esquema de color predeterminado que usa heatmap() de Seaborn no le da al valor 0 un tratamiento especial. Esto está bien cuando 0 no es relevante para la variable que estás visualizando, pero implica que tendrás que personalizar la paleta cuando 0 sí sea especial, como cuando representa un valor neutro.
Para esta visualización, quieres comparar todas las ciudades con el valor medio de contaminación por CO en noviembre de 2015 (proporcionado en el DataFrame nov_2015_CO).
Para lograrlo, utiliza un mapa de calor para codificar el número de desviaciones estándar respecto a la media que tuvo la contaminación por CO de cada ciudad en el día. Tendrás que sustituir la paleta por defecto creando tu propia paleta divergente personalizada y pasándosela al mapa de calor, además de indicar a la función cuál es tu valor neutro.
Este ejercicio forma parte del curso
Mejora tus visualizaciones de datos en Python
Instrucciones del ejercicio
Pasa la paleta divergente a tu gráfico.
- Ten en cuenta que la función
sns.heatmap()en Seaborn no tiene un argumentopalette, sino que requiere el argumentocmap.
- Ten en cuenta que la función
Añade tu valor neutro al mapa de calor especificando el argumento
center.Establece los límites inferior y superior de la barra de color en
-4y4para que la leyenda sea simétrica.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Define a custom palette
color_palette = sns.diverging_palette(250, 0, as_cmap = True)
# Pass palette to plot and set axis ranges
sns.heatmap(nov_2015_CO,
____ = ____,
____ = ____,
vmin = ____,
vmax = ____)
plt.yticks(rotation = 0)
plt.show()