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प्लॉट को रीमिक्स करना

किसान बाजार की latitude और बाजार के खुले रहने के महीनों की संख्या के बीच का संबंध आपको रोचक लगता है। सहज रूप से, जितना दक्षिण की ओर बढ़ते हैं, उतना बढ़ने का मौसम लंबा होता है, इसलिए बाजार भी लंबे समय तक खुले रह सकते हैं। इसे विज़ुअलाइज़ करने के लिए, आप राज्य-स्तर पर मार्केट डेटा का सार बनाते हैं और एक heatmap बनाते हैं जिसमें कॉलम बाजार के खुले रहने की अवधि दर्शाते हैं। heatmap की हर पंक्ति किसी राज्य के मार्केट "सीज़न" के वितरण को दिखाती है, और पंक्तियों को राज्य की latitude के घटते क्रम में सॉर्ट किया गया है।

heatmap

डिफॉल्ट heatmap में सुधार की गुंजाइश है। फ़ॉन्ट साइज घटाएँ ताकि हर राज्य का नाम बिना ओवरलैप के आ सके। डार्क कलर पैलेट हल्के बैकग्राउंड से टकरा रहा है, और colorbar भी पाठक की मदद नहीं करता क्योंकि यहाँ मकसद सापेक्ष तुलना दिखाना है।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में अपनी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बेहतर करें

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अभ्यास निर्देश

  • राज्य नामों की भीड़ कम करने के लिए फ़ॉन्ट साइज को डिफॉल्ट के 85% तक घटाएँ.
  • 'white' से 'steelblue' तक जाने वाला नया color palette बनाएँ.
  • डिफॉल्ट पैलेट को नए बनाए गए पैलेट से बदलें.
  • heatmap के बगल में दिखने वाला continuous color bar legend हटाएँ.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Decrease font size so state names are less crowded
sns.set(____ = ____)

# Switch to an appropriate color palette
blue_pal = sns.light_palette("____", as_cmap = True)

# Order states by latitude
g = sns.heatmap(markets_by_month.reindex(state_by_lat), 
            # Add gaps between cells
            linewidths = 0.1, 
            # Set new palette and remove color bar 
            cmap = ____, cbar = ____,
            yticklabels = True)

# Rotate y-axis ticks 
g.set_yticklabels(g.get_yticklabels(), rotation = 0)
plt.title('Distribution of months open for farmers markets by latitude')
plt.show()
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