Couleurs

Le code que vous avez écrit jusqu'à présent est disponible dans le script.

L'étape suivante consiste à rendre la courbe plus colorée. Pour ce faire, une liste col a été créée pour vous. Il s'agit d'une liste avec une couleur pour chaque pays correspondant, en fonction du continent dont il fait partie.

Vous vous demandez comment nous avons fait pour figurer sur la liste col ? Les données Gapminder contiennent une liste continent avec le continent auquel appartient chaque pays. Un dictionnaire est construit qui associe les continents aux couleurs :

dict = {

    'Asia':'red',

    'Europe':'green',

    'Africa':'blue',

    'Americas':'yellow',

    'Oceania':'black'

}

Ne vous inquiétez pas pour l'instant ; vous apprendrez à connaître les dictionnaires dans le prochain chapitre.

Cet exercice fait partie du cours

Python intermédiaire

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Instructions

Ajoutez c = col aux arguments de la fonction plt.scatter().
Modifiez l'opacité des bulles en définissant l'argument alpha comme étant 0.8 à l'intérieur de plt.scatter(). La valeur alpha peut être réglée de zéro à un, où zéro est totalement transparent et un n'est pas du tout transparent.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Specify c and alpha inside plt.scatter()
plt.scatter(x = gdp_cap, y = life_exp, s = np.array(pop) * 2)

# Previous customizations
plt.xscale('log') 
plt.xlabel('GDP per Capita [in USD]')
plt.ylabel('Life Expectancy [in years]')
plt.title('World Development in 2007')
plt.xticks([1000,10000,100000], ['1k','10k','100k'])

# Show the plot
plt.show()

Modifier et exécuter le code