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Diverging पैलेट वाले heatmap को कस्टमाइज़ करना

Seaborn की heatmap() में उपयोग होने वाली डिफ़ॉल्ट कलर स्कीम 0 को कोई खास महत्व नहीं देती। यह तब ठीक है जब जिस वैरिएबल को आप विज़ुअलाइज़ कर रहे हैं, उसमें 0 विशेष न हो। लेकिन जब 0 neutral मान को दर्शाता है, तब आपको पैलेट को कस्टमाइज़ करना होगा.

इस विज़ुअलाइज़ेशन में, आप नवंबर 2015 में CO के औसत प्रदूषण मान के सापेक्ष सभी शहरों की तुलना करना चाहते हैं। (जैसा कि DataFrame nov_2015_CO में दिया गया है.)

इसके लिए, एक हीट मैप का उपयोग करके यह एन्कोड करें कि किसी दिन प्रत्येक शहर का CO प्रदूषण औसत से कितने standard deviations दूर था। आपको अपनी खुद की कस्टम diverging पैलेट बनाकर डिफ़ॉल्ट पैलेट को बदलना होगा, उसे heatmap में पास करना होगा, और फंक्शन को बताना होगा कि आपका neutral मान क्या है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में अपनी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बेहतर करें

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • अपनी diverging पैलेट को प्लॉट में पास करें.

    • ध्यान दें कि Seaborn के sns.heatmap() फंक्शन में palette आर्ग्युमेंट नहीं होता, बल्कि इसकी जगह cmap आर्ग्युमेंट चाहिए होता है.

  • center आर्ग्युमेंट देकर हीट मैप में अपना neutral मान जोड़ें.

  • लेजेंड को symmetric बनाने के लिए कलर बार की निचली और ऊपरी सीमाएँ -4 और 4 सेट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Define a custom palette
color_palette = sns.diverging_palette(250, 0, as_cmap = True)

# Pass palette to plot and set axis ranges
sns.heatmap(nov_2015_CO,
            ____ = ____,
            ____ = ____,
            vmin = ____,
            vmax = ____)
plt.yticks(rotation = 0)
plt.show()
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