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क्रमबद्ध श्रेणियों को रंगना

आप शहर में विभिन्न प्रदूषक स्तरों के बीच संबंधों का आकलन करने के लिए Des Moines सिटी काउंसिल के साथ काम कर रहे हैं। दो सबसे महत्वपूर्ण प्रदूषक SO2 और NO2 हैं, लेकिन CO भी रुचि का विषय है। आपकी रिपोर्ट के हिस्से के लिए आपको केवल एक ही प्लॉट के लिए जगह मिली है.

आप सबसे पहले SO2 और NO2 मानों का एक scatter plot बनाते हैं क्योंकि वे सबसे महत्वपूर्ण हैं, और फिर CO मानों को CO quartiles के अनुसार एक color scale से दिखाने का निर्णय लेते हैं। सतत CO मानों को बिन करके, आपने CO को एक ordinal वैरिएबल में बदल दिया है जो व्यापक पैटर्नों को उजागर कर सकता है, और दर्शक को सूक्ष्म रूप से अलग-अलग शेड्स की तुलना करने में ज्यादा मेहनत नहीं करनी पड़ेगी.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

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अभ्यास निर्देश

  • qcut() फंक्शन का उपयोग करके 'CO' को quartiles में विभाजित करें.
  • अपने scatter plot के रंग को नए quartile कॉलम से मैप करें.
  • palette को ColorBrewer पैलेट 'GnBu' में बदलें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Divide CO into quartiles
pollution['CO quartile'] = pd.qcut(pollution['CO'], q = ____, labels = False)

# Filter to just Des Moines
des_moines = pollution.query("city  ==  'Des Moines'")

# Color points with by quartile and use ColorBrewer palette
sns.scatterplot(x = 'SO2',
                y = 'NO2',
                ____ = '____', 
                  data = des_moines,
                palette = '____')
plt.show()
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