KDE 향상시키기
KDE를 보강하는 한 가지 방법은 러그 플롯(rug plot)을 추가하는 거예요. 러그 플롯은 밀도 곡선 아래에 그려지는 작은 대시로, 각 데이터 포인트가 정확히 어디에 있는지 보여줍니다. 데이터가 많지 않을 때 특히 유용해요.
데이터가 적으면 지지 구간 곳곳에 데이터가 비어 있는 틈이 생기기 쉽고, KDE 선이 0이 아닌 이유가 실제 데이터 때문인지, 아니면 커널 대역폭이 넓어서인지 구분하기 어려울 수 있어요. 러그 플롯은 이런 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
sns.kdeplot() 함수를 다시 사용해 KDE 두 개를 그려 봅시다. 하나는 Vandenberg Air Force Base의 데이터이고, 다른 하나는 공해 데이터에서 그 외 모든 도시의 데이터예요. Vandenberg 플롯의 형태에는 기여하는 데이터가 훨씬 적으므로, 그 아래에 러그 플롯을 추가하세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 데이터 시각화 개선하기
연습 안내
- Vandenberg 플롯의 색을
'steelblue'로 지정하세요. - Vandenberg 플롯에서 러그 플롯 기능을 켜세요.
- Vandenberg가 아닌 플롯의 색을
'gray'로 설정하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
sns.kdeplot(pollution[pollution.city == 'Vandenberg Air Force Base'].O3,
label = 'Vandenberg',
# Turn the color blue to stand out
color = '____')
# Turn on rugplot
sns.____(pollution[pollution.city == 'Vandenberg Air Force Base'].O3,
label = 'Vandenberg',
color = 'steelblue')
sns.kdeplot(pollution[pollution.city != 'Vandenberg Air Force Base'].O3,
label = 'Other cities',
# Turn the color gray
color = '____')
plt.show()