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채색 대신 띠 두께로 구분하기

당신은 밴덴버그 공군기지에서 시야를 잃기 전 로켓이 도달하는 고도와 오염 물질 수치를 조사하는 연구자입니다. 이 관계를 예측하는 모델(rocket_height_model DataFrame에 저장됨)을 만들었고, 독립적으로 연구를 진행하다 보니 학술지에 컬러 도표를 게재할 예산이 없습니다. 따라서 모델 결과 그래프가 흑백에서도 잘 보이도록 만들어야 합니다. 이를 위해 각 오염 물질의 효과에 대한 90%, 95%, 99% 구간을 점점 더 얇은 막대로 나타내겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 데이터 시각화 개선하기

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연습 안내

  • 90% 구간 선은 두께 15, 95%는 10, 99%는 5를 사용하세요.
  • 구간 두께 값을 plt.hlines()에 전달하세요.
  • 대비를 완화하려면 구간 색상을 'gray'로 지정하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Decrase interval thickness as interval widens
sizes =      [    ____,  ____,  ____]
int_widths = ['90% CI', '95%', '99%']
z_scores =   [    1.67,  1.96,  2.58]

for percent, Z, size in zip(int_widths, z_scores, sizes):
    plt.hlines(y = rocket_model.pollutant, 
               xmin = rocket_model['est'] - Z*rocket_model['std_err'],
               xmax = rocket_model['est'] + Z*rocket_model['std_err'],
               label = percent, 
               # Resize lines and color them gray
               linewidth = ____, 
               color = '____') 
    
# Add point estimate
plt.plot('est', 'pollutant', 'wo', data = rocket_model, label = 'Point Estimate')
plt.legend(loc = 'center left', bbox_to_anchor = (1, 0.5))
plt.show()
코드 편집 및 실행