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不要な色を取り除く

都市ごとの CO と NO2 の関係を比較するために、都市を色で区別したシンプルな散布図を作りたくなるかもしれません。

Scatter plot of CO and NO2 with lots of overlapping plots

しかし、出来上がったプロットはとても複雑で読み取りにくくなっています。類似した色を見分ける必要があるため、都市間の違いが把握しづらいのです。実は、場合によっては最適なカラーパレットは「色なし」です。

この読みにくいチャートを改善するために、色指定をやめて、都市ごとにファセット化しましょう。見た目は少し地味になるかもしれませんが、違いを読み解くうえではずっと良いツールになります。

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

  • city でファセット化したチャートを作るには、プロット関数に pollution データを渡し、列方向に city を割り当て、ファセットを横 3 列にします。
  • g.map() 関数を使って、元の散布図と同じ見た目で、ただし hue 引数なしの scatterplot() をグリッド全体に適用してください。

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。

# 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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