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Eliminare il colore superfluo

Potresti voler confrontare la relazione tra i valori di CO e NO2 nelle varie città usando un semplice grafico a dispersione, colorando i punti per distinguere i dati delle diverse città.

Scatter plot of CO and NO2 with lots of overlapping plots

Purtroppo, il grafico risultante è molto confuso. È difficile cogliere le differenze tra le città perché bisogna distinguere tra colori molto simili. A volte, però, la palette migliore per il tuo grafico è… nessun colore.

Per rimediare a questo grafico difficile da leggere, elimina il componente colore e crea un facet per ciascuna città. Il grafico che otterrai forse sarà meno “carino”, ma sarà molto più utile per mettere a fuoco le differenze.

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Istruzioni dell'esercizio

  • Per impostare un grafico con facet per city, passa i dati pollution alla funzione di plotting, mappa la città alle colonne e imposta il facet su tre colonne di larghezza.
  • Usa la funzione g.map() per applicare uno scatterplot() alla nostra griglia con la stessa estetica dello scatter originale ma senza l'argomento hue.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Hard to read scatter of CO and NO2 w/ color mapped to city
# sns.scatterplot('CO', 'NO2',
#                 alpha = 0.2,
#                 hue = 'city',
#                 data = pollution)

# Setup a facet grid to separate the cities apart
g = sns.FacetGrid(data = ____,
                  col = '____',
                  col_wrap = ____)

# Map sns.scatterplot to create separate city scatter plots
g.map(sns.____, 'CO', 'NO2', alpha = 0.2)
plt.show()
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