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Améliorer la lisibilité

Avec vos collègues, vous avez décidé que l’élément le plus important à mettre en avant est la différence entre l’État le plus « favorable aux marchés », le Vermont, et le moins favorable, le Texas. Pour cela, placez deux graphiques côte à côte : un diagramme en barres montrant le nombre de personnes par marché fermier dans chaque État, et un nuage de points avec la population sur l’axe des x et le nombre de marchés sur l’axe des y.

Mettez vos conclusions en évidence en distinguant le Vermont et le Texas avec des couleurs spécifiques. Ajoutez également une annotation grande et facile à lire pour le Texas.

Un vecteur state_colors est fourni ; il attribue des couleurs uniques au Vermont et au Texas, et du gris à tous les autres États. L’annotation décrivant le Texas, tx_message, est également fournie.

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Améliorer vos visualisations de données en Python

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Instructions

  • Mappez le vecteur de couleurs fourni state_colors au diagramme en barres (ax1) avec l’argument palette dans sns.barplot().
  • Mappez le vecteur de couleurs aux points du nuage de points avec l’argument c.
  • Assurez-vous que le texte de l’annotation est lisible en réglant sa taille sur 15.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Draw barplot w/ colors mapped to state_colors vector
sns.barplot('people_per_market', 'state', ____ = ____,
            data = markets_by_state, ax = ax1)

# Map state colors vector to the scatterplot as well
p = sns.scatterplot('population', 'num_markets', c = ____,
                    data = markets_by_state, s = 60, ax = ax2)

# Log the x and y scales of our scatter plot so it's easier to read
ax2.set(xscale = "____", yscale = '____')

# Increase annotation text size for legibility
ax2.annotate(tx_message, xy = (26956958,230), 
             xytext = (26956958, 450),ha = 'right', 
             size = ____, backgroundcolor = 'white',
             arrowprops = {'facecolor':'black', 'width': 3})
sns.set_style('whitegrid')
plt.show()
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