La latitude est-elle liée au nombre de mois d’ouverture ?
En explorant le jeu de données sur les marchés fermiers 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 pendant lesquels il reste ouvert. Pour creuser un peu 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 allez diminuer l’opacité des points d’arrière-plan qui se chevauchent et les colorer en gris atténué. Comme vous n’allez pas réaliser d’inférence formelle et que vous souhaitez examiner rapidement un motif, vous pouvez désactiver la bande d’incertitude par défaut.
Cet exercice fait partie du cours
Améliorer vos visualisations de données en Python
Instructions
- Réglez l’opacité des points du nuage à 10 % et colorez-les en
'gray'. - Désactivez la bande d’intervalle de confiance par défaut.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
sns.regplot(x = 'lat',
y = 'months_open',
# Set scatter point opacity & color
____ = {'alpha':____, 'color':'____'},
# Disable confidence band
____ = ____,
data = markets)
plt.show()