कई वैरिएबल्स का विज़ुअलाइज़ेशन

जैसे-जैसे आप अधिक वैरिएबल्स पर विचार करना शुरू करते हैं, उन्हें एक साथ प्लॉट करना और कठिन होता जाता है. दो संख्यात्मक वैरिएबल्स के लिए x और y स्केल के अलावा, आप तीसरे संख्यात्मक वैरिएबल के लिए रंग का उपयोग कर सकते हैं, और श्रेणीबद्ध वैरिएबल्स के लिए फैसेटिंग का. और यही वह सीमा है जिसके बाद प्लॉट्स को समझना बहुत कठिन हो जाता है. कुछ स्पेशल प्लॉट प्रकार, जैसे correlation हीटमैप्स और parallel coordinates प्लॉट्स, अधिक वैरिएबल्स संभाल लेते हैं, लेकिन ये प्रत्येक वैरिएबल के बारे में बहुत कम जानकारी देते हैं, और मॉडल प्रेडिक्शंस को विज़ुअलाइज़ करने के लिए ये बेहतरीन नहीं हैं.

यहाँ आप स्कैटर प्लॉट की सीमाओं को आगे बढ़ाते हुए एक ही प्लॉट में हाउस प्राइस, MRT स्टेशन तक की दूरी, पास के कन्वीनियंस स्टोर्स की संख्या, और हाउस एज—इन सबको साथ दिखाएँगे.

taiwan_real_estate उपलब्ध है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

इंटरमीडिएट Regression with statsmodels in Python

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

taiwan_real_estate में प्रत्येक house_age_years के लिए एक फैसेट ग्रिड बनाइए.
taiwan_real_estate डेटासेट का उपयोग करते हुए, n_convenience बनाम sqrt_dist_to_mrt_m का एक स्कैटर प्लॉट बनाइए, जिसे price_twd_msq के आधार पर रंगित किया गया हो.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Prepare the grid using taiwan_real_estate, for each house age category, colored by price_twd_msq
grid = ____(data=____,
            col=____,
            hue=____,
            palette="plasma")

# Plot the scatterplots with sqrt_dist_to_mrt_m on the x-axis and n_convenience on the y-axis
grid.map(____,
         ____,
         ____)

# Show the plot (brighter colors mean higher prices)
plt.show()

कोड संपादित करें और चलाएँ