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बीस्वॉर्म्स

sns.swarmplot() का उपयोग करके एक beeswarm प्लॉट बनाएँ जो मार्च महीने के लिए pollution डेटा में सभी शहरों के Ozone स्तरों को दिखाता है। Beeswarm को थोड़ा अधिक पढ़ने योग्य बनाने के लिए, स्क्रीन पर बहुत सारे पॉइंट्स की वजह से होने वाली भीड़ से बचने हेतु पॉइंट साइज़ कम करें। अंत में, आपने यह प्लॉट बनाने के लिए डेटा में कुछ हेरफेर किया है, इसलिए पाठक को संदर्भ देने के लिए एक शीर्षक जोड़ें ताकि वे जो देख रहे हैं, उसे समझ सकें।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में अपनी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बेहतर करें

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • pollution डेटा को subset करके केवल मार्च की observations शामिल करें।
  • swarmplot() में O3 स्तरों को continuous वैल्यू के रूप में प्लॉट करें।
  • पॉइंट्स की भीड़ से बचने के लिए पॉइंट साइज़ 3 कर दें।
  • प्लॉट का शीर्षक 'March Ozone levels by city' रखें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Filter data to just March
pollution_mar = pollution[pollution.month == ____]

# Plot beeswarm with x as O3
sns.swarmplot(y = "city",
              x = '____', 
              data = pollution_mar, 
              # Decrease the size of the points to avoid crowding 
              size = ____)

# Give a descriptive title
plt.____('____')
plt.show()
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