JointGrid と jointplot の作成
Seaborn の JointGrid は、ヒストグラム、ラグプロット、KDE プロットなどの単変量プロットと、散布図や回帰プロットなどの二変量プロットを組み合わせることができます。作成手順はこれまでと同様です。これらのプロットは、Seaborn が複数のプロットを簡単に組み合わせる機能を持っていることを示しています。
この演習では、先ほど確認した自転車シェアのデータを使用します。湿度と総レンタル数の関係を調べ、さらに掘り下げる価値がありそうな傾向を見つけましょう。
この演習はコースの一部です
Seaborn による中級データ可視化
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。
# Build a JointGrid comparing humidity and total_rentals
sns.___("whitegrid")
g = sns.___(___="hum",
___="total_rentals",
data=df,
xlim=(0.1, 1.0))
g.plot(sns.___, sns.histplot)
plt.show()
plt.clf()