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하이라이트 하드코딩하기

휴스턴시와 함께 아황산가스(SO2)와 이산화질소(NO2) 오염 간의 관계를 살펴보려고 합니다. 특히 데이터가 가장 최근에 수집된 연도(2014년)의 오염에 주목합니다. 그중에서도 SO2 농도가 급격히 치솟았던 11월 26일을 문제의 날로 골랐습니다. 이 날에 시선이 가도록 해당 점은 밝은 주황빛 빨강으로, 나머지 점은 회색으로 표시해 강조하겠습니다.

pandas, matplotlib.pyplot, seaborn이 각각 pd, plt, sns로 로드되어 있으며, 강의 전체 동안 작업 공간에서 사용할 수 있습니다.

이 강의에서는 잊고 지냈을 수 있는 개념이 많이 나옵니다. 빠르게 복습하고 싶을 때를 대비해 Seaborn Cheat Sheet를 다운로드해 두고 필요할 때 참고하세요!

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 데이터 시각화 개선하기

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연습 안내

  • 리스트 컴프리헨션을 수정해 2014년의 year에서 day가 330번째(11월 26일)에 해당하는 값은 orangered로, 나머지 점들은 lightgray로 색을 지정하세요.
  • 점에 색을 입히기 위해 scatter_kws 인자를 사용해 houston_colors 배열을 regplot()에 전달하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

houston_pollution = pollution[pollution.city  ==  'Houston']

# Make array orangred for day 330 of year 2014, otherwise lightgray
houston_colors = ['orangered' if (____  ==  330) & (____  ==  2014) else 'lightgray' 
                  for day,year in zip(houston_pollution.____, houston_pollution.____)]

sns.regplot(x = 'NO2',
            y = 'SO2',
            data = houston_pollution,
            fit_reg = False, 
            # Send scatterplot argument to color points 
            scatter_kws = {'facecolors': ____, 'alpha': 0.7})
plt.show()
코드 편집 및 실행