La latitude est-elle liée au nombre de mois d'ouverture?
En explorant l'ensemble de données des marchés publics avec une matrice de nuages de points, vous avez remarqué une relation potentiellement intéressante entre la latitude d'un marché et le nombre de mois où il reste ouvert. Pour creuser un peu plus cette relation, vous décidez d'utiliser le graphique de régression de Seaborn afin de voir si ce motif tient la route ou si le fort chevauchement des points vous joue des tours.
Pour faire ressortir la ligne de régression, vous voudrez réduire l'opacité des points d'arrière-plan qui se chevauchent et les colorer d'un gris discret. Comme vous ne faites aucune inférence formelle et souhaitez examiner rapidement un motif, vous pouvez désactiver le bandeau d'incertitude par défaut.
Cette activité fait partie du cours
Améliorer vos visualisations de données en Python
Instructions de l’exercice
- Réglez l'opacité des points du nuage à 10 % et colorez-les en
'gray'. - Désactivez le bandeau d'intervalle de confiance par défaut.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
sns.regplot(x = 'lat',
y = 'months_open',
# Set scatter point opacity & color
____ = {'alpha':____, 'color':'____'},
# Disable confidence band
____ = ____,
data = markets)
plt.show()