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दो KDEs के साथ तुलना

कल्पना कीजिए कि आप एक premier एयर-फ़िल्टर प्रदाता के लिए काम करते हैं. आपकी कंपनी ने आपसे यह जाँचने के लिए एक रिपोर्ट बनाने को कहा है कि 2012 आपकी ओज़ोन (O3) फ़िल्टर की बिक्री के लिए विशेष रूप से अच्छा साल क्यों था. आपने USGS से कुछ उपयोगी प्रदूषण डेटा डाउनलोड किया है, और आप एक संक्षिप्त विज़ुअलाइज़ेशन बनाना चाहते हैं जो 2012 के O3 प्रदूषण के सामान्य पैटर्न की तुलना रिकॉर्ड पर मौजूद बाकी सभी वर्षों से करे.

इसके लिए, आप दो ओवरले किए गए kernel density estimation प्लॉट्स (KDEs) बना सकते हैं: एक 2012 के O3 डेटा के लिए और एक बाकी सभी वर्षों के लिए.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में अपनी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बेहतर करें

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • पहली sns.kdeplot() कॉल में डेटा को फ़िल्टर करें ताकि उसमें सिर्फ वर्ष 2012 शामिल हो.
  • पहले KDE के नीचे shade आर्ग्युमेंट के साथ शेडिंग करें.
  • प्लॉट की legend के लिए लेबल '2012' जोड़ें.
  • दूसरी sns.kdeplot() कॉल के लिए भी यही पहले तीन कदम दोहराएँ, लेकिन डेटा को फ़िल्टर करें ताकि उसमें 2012 शामिल न हो. लेबल 'other years' का उपयोग करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Filter dataset to the year 2012
sns.kdeplot(pollution[pollution.year ____ ____].O3, 
            # Shade under kde and add a helpful label
            shade = ____,
            ____ = '____')

# Filter dataset to everything except the year 2012
sns.kdeplot(pollution[pollution.year ____ ____].O3, 
            # Again, shade under kde and add a helpful label
            shade = ____,
            ____ = '____')
plt.show()
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