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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.

Questo esercizio fa parte del corso

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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 interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo 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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