緯度は営業月数と関係がありますか？
ファーマーズマーケットのデータセットを散布図行列で探索していると、マーケットの緯度と営業している月数の間に興味深い関係がありそうだと気づきました。そこで、この関係をもう少し掘り下げるために、Seaborn の回帰プロットを使って、このパターンに実体があるのか、それとも点が大きく重なって目の錯覚を起こしているだけなのかを確かめることにします。
回帰直線を目立たせるには、背景の重なった点の不透明度を下げ、落ち着いたグレーで色付けするとよいでしょう。形式的な推測は行わず、パターンを手早く確かめたいだけなので、デフォルトの不確実性バンドはオフにしてかまいません。
この演習はコースの一部です
Pythonでデータ可視化を磨く
演習の手順
- 散布図の点の不透明度を10%に設定し、色は
'gray'にしてください。 - デフォルトの信頼区間バンドを無効化してください。
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。
sns.regplot(x = 'lat',
y = 'months_open',
# Set scatter point opacity & color
____ = {'alpha':____, 'color':'____'},
# Disable confidence band
____ = ____,
data = markets)
plt.show()