Mulai sekarangMulai gratis

Menggunakan ketebalan pita alih-alih pewarnaan

Anda adalah peneliti yang menyelidiki ketinggian yang dicapai roket sebelum kehilangan visual dan tingkat polutan di Vandenberg Air Force Base. Anda telah membangun model untuk memprediksi hubungan ini (disimpan dalam DataFrame rocket_height_model), dan karena Anda bekerja secara mandiri, Anda tidak memiliki dana untuk membayar gambar berwarna dalam artikel jurnal Anda. Anda perlu membuat plot hasil model Anda dapat bekerja dalam hitam-putih. Untuk itu, Anda akan memplot interval 90, 95, dan 99% dari efek setiap polutan sebagai batang yang semakin tipis.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Meningkatkan Visualisasi Data Anda di Python

Lihat Kursus

Instruksi latihan

  • Gunakan ketebalan 15 untuk garis interval 90%, 10 untuk 95%, dan 5 untuk 99%.
  • Teruskan nilai ketebalan interval ke plt.hlines().
  • Atur warna interval menjadi 'gray' untuk mengurangi kontras.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Decrase interval thickness as interval widens
sizes =      [    ____,  ____,  ____]
int_widths = ['90% CI', '95%', '99%']
z_scores =   [    1.67,  1.96,  2.58]

for percent, Z, size in zip(int_widths, z_scores, sizes):
    plt.hlines(y = rocket_model.pollutant, 
               xmin = rocket_model['est'] - Z*rocket_model['std_err'],
               xmax = rocket_model['est'] + Z*rocket_model['std_err'],
               label = percent, 
               # Resize lines and color them gray
               linewidth = ____, 
               color = '____') 
    
# Add point estimate
plt.plot('est', 'pollutant', 'wo', data = rocket_model, label = 'Point Estimate')
plt.legend(loc = 'center left', bbox_to_anchor = (1, 0.5))
plt.show()
Edit dan Jalankan Kode