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Usare lo spessore delle bande invece del colore

Sei un ricercatore che indaga l’altitudine raggiunta da un razzo prima di perderne il contatto visivo e i livelli di inquinanti alla Vandenberg Air Force Base. Hai costruito un modello per prevedere questa relazione (memorizzato nel DataFrame rocket_height_model) e, lavorando in autonomia, non hai il budget per figure a colori nell’articolo scientifico. Devi quindi far funzionare il grafico dei risultati del modello in bianco e nero. Per farlo, traccerai gli intervalli al 90, 95 e 99% dell’effetto di ciascun inquinante come barre via via più sottili.

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Migliorare le tue visualizzazioni dei dati in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Usa uno spessore di 15 per il 90%, 10 per il 95% e 5 per le linee dell’intervallo al 99%.
  • Passa il valore dello spessore dell’intervallo a plt.hlines().
  • Imposta il colore dell’intervallo su 'gray' per ridurre il contrasto.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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()
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