MulaiMulai sekarang secara gratis

Meng-hardcode sorotan

Anda bekerja sama dengan kota Houston untuk meninjau hubungan antara polusi sulfur dioksida (SO2) dan nitrogen dioksida (NO2), khususnya polusi pada tahun terbaru saat data dikumpulkan (2014). Anda menyoroti satu hari yang sangat buruk, 26 November, ketika terjadi lonjakan besar pada kadar SO2. Untuk menarik perhatian pemirsa ke hari buruk tersebut, Anda akan menyorotnya dengan warna merah-oranye cerah dan mewarnai titik lainnya abu-abu.

pandas, matplotlib.pyplot, dan seaborn telah dimuat sebagai pd, plt, dan sns, dan akan tersedia di ruang kerja Anda untuk sisa kursus.

Kursus ini membahas banyak konsep yang mungkin sudah Anda lupakan, jadi jika Anda butuh penyegaran cepat, unduh Seaborn Cheat Sheet dan simpan untuk berjaga-jaga!

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Meningkatkan Visualisasi Data Anda di Python

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

  • Ubah list comprehension untuk mewarnai nilai yang sesuai dengan day ke-330 (26 November) pada year 2014 menjadi orangered dan titik lainnya menjadi lightgray.
  • Oper array houston_colors ke regplot() menggunakan argumen scatter_kws untuk mewarnai titik.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

houston_pollution = pollution[pollution.city  ==  'Houston']

# Make array orangred for day 330 of year 2014, otherwise lightgray
houston_colors = ['orangered' if (____  ==  330) & (____  ==  2014) else 'lightgray' 
                  for day,year in zip(houston_pollution.____, houston_pollution.____)]

sns.regplot(x = 'NO2',
            y = 'SO2',
            data = houston_pollution,
            fit_reg = False, 
            # Send scatterplot argument to color points 
            scatter_kws = {'facecolors': ____, 'alpha': 0.7})
plt.show()
Edit dan Jalankan Kode