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Utiliser une palette catégorielle personnalisée

Lorsque vous avez un graphique linéaire avec de nombreuses catégories, le choix de la palette est essentiel. Les palettes par défaut ont souvent des teintes très proches, difficiles à distinguer sur la faible surface d’une ligne. Les palettes ColorBrewer sont conçues avec cet enjeu en tête et maintiennent des couleurs aussi distinctes que possible.

Dans cet exercice, vous allez tracer l’évolution des valeurs d’O3 sur l’année 2013 pour toutes les villes, avec une couleur de ligne encodée par ville. Vous utiliserez la palette ColorBrewer 'Set2' pour améliorer le schéma de couleurs par défaut.

Cet exercice fait partie du cours

Améliorer vos visualisations de données en Python

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Instructions

  • Interroger les données pour janvier 2013.
  • Encoder la couleur des lignes par la ville.
  • Changer la palette pour la palette ColorBrewer 'Set2'.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Filter our data to Jan 2013
pollution_jan13 = pollution.query('year  ==  ____ & month  ==  ____')

# Color lines by the city and use custom ColorBrewer palette
sns.lineplot(x = "day", 
             y = "CO", 
             ____ = "____",
             ____ = "____", 
             linewidth = 3,
             data = pollution_jan13)
plt.show()
Modifier et exécuter le code