Mulai sekarangMulai gratis

Menyesuaikan heatmap dengan palet divergen

Skema warna bawaan yang digunakan oleh heatmap() Seaborn tidak memberikan perlakuan khusus untuk nilai 0. Hal ini baik-baik saja ketika 0 tidak memiliki makna khusus bagi variabel yang Anda visualisasikan, tetapi berarti Anda perlu menyesuaikan palet ketika 0 memang istimewa, misalnya ketika mewakili nilai netral.

Untuk visualisasi ini, Anda ingin membandingkan semua kota terhadap nilai rata-rata polusi CO pada November 2015 (sebagaimana tersedia dalam DataFrame nov_2015_CO).

Untuk melakukannya, gunakan heat map untuk merepresentasikan jumlah simpangan baku dari rata-rata, yaitu seberapa jauh polusi CO tiap kota dari rata-rata pada hari tersebut. Anda perlu mengganti palet bawaan dengan membuat palet divergen kustom, meneruskannya ke heatmap, dan memberi tahu fungsi tentang nilai netral Anda.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Meningkatkan Visualisasi Data Anda di Python

Lihat Kursus

Instruksi latihan

  • Teruskan palet divergen ke plot Anda.

    • Perhatikan bahwa fungsi sns.heatmap() di Seaborn tidak memiliki argumen palette melainkan memerlukan argumen cmap._

  • Tambahkan nilai netral ke heat map dengan menentukan argumen center.

  • Atur batas atas dan bawah untuk color bar ke -4 dan 4 agar legenda simetris.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Define a custom palette
color_palette = sns.diverging_palette(250, 0, as_cmap = True)

# Pass palette to plot and set axis ranges
sns.heatmap(nov_2015_CO,
            ____ = ____,
            ____ = ____,
            vmin = ____,
            vmax = ____)
plt.yticks(rotation = 0)
plt.show()
Edit dan Jalankan Kode