Remix de un gráfico
Te resulta fascinante la relación entre la latitud de un mercado agrícola y el número de meses que estuvo abierto. Intuitivamente, cuanto más al sur, más largas son las temporadas de cultivo y, por tanto, los mercados pueden permanecer abiertos más tiempo. Para visualizar esta idea, resumes los datos de mercados a nivel de estado y dibujas un mapa de calor con columnas que corresponden a la duración de apertura de los mercados. Cada fila del mapa de calor muestra la distribución de la "temporada" del mercado para un estado y las filas se ordenan en orden descendente según la latitud del estado.
El mapa de calor por defecto deja mucho que desear. Reduce el tamaño de la fuente para que quepa el nombre de cada estado sin solaparse. La paleta de colores oscura también choca con el fondo claro, y la barra de color no ayuda a la persona que lee, ya que el objetivo son comparaciones relativas.
Este ejercicio forma parte del curso
Mejora tus visualizaciones de datos en Python
Instrucciones del ejercicio
- Reduce el tamaño de la fuente al 85% del valor por defecto para que no se amontonen los nombres de los estados.
- Crea una nueva paleta de color que vaya de
'white'a'steelblue'. - Sustituye la paleta por defecto por la que acabas de crear.
- Elimina la leyenda continua de la barra de color que se dibuja junto al mapa de calor.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Decrease font size so state names are less crowded
sns.set(____ = ____)
# Switch to an appropriate color palette
blue_pal = sns.light_palette("____", as_cmap = True)
# Order states by latitude
g = sns.heatmap(markets_by_month.reindex(state_by_lat),
# Add gaps between cells
linewidths = 0.1,
# Set new palette and remove color bar
cmap = ____, cbar = ____,
yticklabels = True)
# Rotate y-axis ticks
g.set_yticklabels(g.get_yticklabels(), rotation = 0)
plt.title('Distribution of months open for farmers markets by latitude')
plt.show()