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प्रोग्रामैटिक तरीके से हाइलाइट बनाना

आप ह्यूस्टन शहर के लिए अपना काम जारी रख रहे हैं। अब आप यह देखना चाहते हैं कि जब बिना प्लॉट किया गया ओज़ोन (O3) मान सबसे अधिक था, तब NO2 और SO2 का व्यवहार कैसा था.

इसके लिए, मौजूदा list comprehension में दी गई logic को ऐसे logic से बदलें जो किसी पंक्ति के O3 मान की तुलना डेटासेट में सबसे अधिक देखे गए O3 से करे। नोट: sns.regplot() की जगह sns.scatterplot() का उपयोग करें. ऐसा इसलिए क्योंकि sns.scatterplot() अपने hue आर्ग्यूमेंट में non-color वेक्टर ले सकता है और बिंदुओं को अपने-आप रंग देता है, साथ ही एक उपयोगी legend भी प्रदान करता है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में अपनी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बेहतर करें

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अभ्यास निर्देश

  • houston_pollution DataFrame में सबसे अधिक देखे गए O3 मान के अनुरूप value खोजें। ध्यान रखें कि आप अक्षर O टाइप करें, संख्या zero नहीं!
  • houston_pollution DataFrame में 'point_type' कॉलम जोड़ें ताकि चिह्नित किया जा सके कि क्या उस पंक्ति में सबसे अधिक O3 है.
  • बिंदुओं को रंगने के लिए इस नए बनाए गए कॉलम को sns.scatterplot() के hue आर्ग्यूमेंट में पास करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

houston_pollution = pollution[pollution.city  ==  'Houston'].copy()

# Find the highest observed O3 value
max_O3 = houston_pollution.O3.____

# Make a column that denotes which day had highest O3
houston_pollution['____'] = ['Highest O3 Day' if ____  ==  ____ else 'Others' for O3 in houston_pollution.O3]

# Encode the hue of the points with the O3 generated column
sns.scatterplot(x = 'NO2',
                y = 'SO2',
                hue = '____',
                data = houston_pollution)
plt.show()
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