Crear un JointGrid y un jointplot
JointGrid de Seaborn combina gráficos univariantes como histogramas, rug plots y gráficos kde
con gráficos bivariantes como dispersión y regresión. El proceso para crear estos gráficos
ya te debería resultar familiar. Estos gráficos también demuestran cómo Seaborn ofrece funciones prácticas
para combinar varios gráficos en una misma figura.
Para estos ejercicios, usaremos los datos de bicicletas compartidas que revisamos antes. En este ejercicio, veremos la relación entre los niveles de humedad y los alquileres totales para comprobar si hay una relación interesante que podamos explorar más adelante.
Este ejercicio forma parte del curso
Visualización de datos intermedia con Seaborn
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el 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()