ट्रेंड खोजने के लिए स्टैकिंग
फार्मर्स मार्केट डेटासेट में, आप यह देखना चाहते हैं कि कोई मार्केट अपनी भौगोलिक स्थिति, खासकर उसके longitude, के संबंध में कितने महीनों तक खुला रहता है। आप जानना चाहते हैं कि क्या देश के कुछ हिस्से बाकी से अलग तरह का व्यवहार करते हैं।
इसके लिए, आप प्रत्येक मार्केट के latitude और longitude का एक बेसिक मानचित्र बनाते हैं जिसमें scatter plot होता है, और हर मार्केट को उसके खुले रहने के महीनों की संख्या के अनुसार रंगते हैं। latitude के संबंध को और समझने के लिए, आप latitude बनाम खुले महीनों की संख्या का एक regression plot बनाते हैं, जिसमें एक लचीली fit line होती है, ताकि कोई ट्रेंड दिखे तो पहचाना जा सके। आप इन दोनों को एक साथ देखना चाहते हैं ताकि ट्रेंड्स की सबसे साफ तस्वीर मिले।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में अपनी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बेहतर करें
अभ्यास निर्देश
plt.subplots()को दो वर्टिकली स्टैक्ड प्लॉट्स के लिए सेट करें।- पहले (ऊपरी) प्लॉट में
lon,latका scatter plot असाइन करें। - दूसरे (निचले) प्लॉट में
lonबनामmonths_openका regression plot असाइन करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Setup two stacked plots
_, (ax1, ax2) = plt.subplots(____, ____)
# Draw location scatter plot on first plot
sns.scatterplot("lon", "lat", 'months_open',
palette = sns.light_palette("orangered",n_colors = 12),
legend = False, data = markets,
ax = ____);
# Plot a regression plot on second plot
sns.regplot('lon', 'months_open',
scatter_kws = {'alpha': 0.2, 'color': 'gray', 'marker': '|'},
lowess = True,
marker = '|', data = markets,
ax = ____)
plt.show()