90%와 95% 밴드
2013년 신시내티의 NO2 오염도에 대해 40일 이동 평균을 보고 있어요. 추세의 불확실성을 더 자세히 보여 주기 위해 이 이동 추정치를 둘러싼 90%와 99% 구간을 모두 확인하려고 합니다.
이를 위해 두 개의 구간 크기와 주황색 서열형 색상 팔레트를 설정하세요. 또한 밴드를 반투명하게 만들어 Seaborn 배경 격자가 비치도록 하면 더 정확하게 읽을 수 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 데이터 시각화 개선하기
연습 안내
- 구간의 불투명도를 40%로 설정하세요.
- 신뢰 구간의 하한과 상한을 계산하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
int_widths = ['90%', '99%']
z_scores = [1.67, 2.58]
colors = ['#fc8d59', '#fee08b']
for percent, Z, color in zip(int_widths, z_scores, colors):
# Pass lower and upper confidence bounds and lower opacity
plt.fill_between(
x = cinci_13_no2.day, alpha = ____, color = color,
y1 = cinci_13_no2['mean'] ____ ____*cinci_13_no2['std_err'],
y2 = cinci_13_no2['mean'] ____ ____*cinci_13_no2['std_err'],
label = percent)
plt.legend()
plt.show()