Construir un JointGrid y un jointplot
Seaborn's JointGrid combina gráficos univariantes como histogramas, rug plots y kde plots
con gráficos bivariantes como los de dispersión y regresión. El proceso de creación de estas parcelas
ya debería resultarte familiar. Estas parcelas también demuestran cómo Seaborn proporciona cómodas
para combinar varias parcelas.
Para estos ejercicios, utilizaremos los datos del reparto de bicis que hemos revisado antes. En este ejercicio examinará la relación entre los niveles de humedad y los alquileres totales para ver si existe una relación interesante que quizá queramos explorar más adelante.
Este ejercicio forma parte del curso
Visualización intermedia de datos con Seaborn
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Build a JointGrid comparing humidity and total_rentals
sns.___("whitegrid")
g = sns.___(___="hum",
___="total_rentals",
data=df,
xlim=(0.1, 1.0))
g.plot(sns.___, sns.histplot)
plt.show()
plt.clf()