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色分けの代わりに帯の太さを使う

あなたは、視認できなくなるまでにロケットが到達する高度と、Vandenberg Air Force Base における汚染物質レベルを調査している研究者です。あなたはこの関係を予測するモデル（DataFrame rocket_height_model に保存）を作成しました。個人で研究しているため、論文でカラー図版の掲載料を払う余裕がありません。そこで、モデル結果のプロットを白黒でもわかるようにする必要があります。これを行うために、各汚染物質の効果について、90%、95%、99% の区間を、順に細くなるバーとして描画します。

この演習はコースの一部です

Pythonでデータ可視化を磨く

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演習の手順

  • 区間線の太さは、90% を 15、95% を 10、99% を 5 に設定します。
  • 区間の太さの値を plt.hlines() に渡します。
  • コントラストを弱めるため、区間の色は 'gray' に設定します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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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