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발산형 팔레트 히트맵 사용자 지정

Seaborn의 heatmap()에서 기본 색 구성표는 0 값에 특별한 처리를 하지 않습니다. 시각화하는 변수에서 0이 특별하지 않은 경우에는 문제가 없지만, 0이 중립값을 의미하는 등 특별한 의미가 있을 때는 팔레트를 사용자 지정해야 합니다.

이 시각화에서는 2015년 11월의 CO 평균 오염값과 모든 도시를 비교하려고 합니다. (DataFrame nov_2015_CO가 제공되어 있습니다.)

이를 위해, 히트맵으로 각 도시의 CO 오염도가 그날 평균으로부터 표준편차 기준으로 얼마나 떨어져 있는지를 인코딩하세요. 기본 팔레트를 대체할 수 있도록 직접 발산형 팔레트를 생성해 히트맵에 전달하고, 함수에 중립값이 무엇인지 알려줘야 합니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 데이터 시각화 개선하기

강의 보기

연습 안내

  • 발산형 팔레트를 플롯에 전달하세요.

    • 참고로 Seaborn의 sns.heatmap() 함수에는 palette 인수가 없고, 대신 cmap 인수를 사용해야 합니다.

  • center 인수로 히트맵의 중립값을 지정하세요.

  • 컬러바의 상한과 하한을 각각 -4와 4로 설정해 범례가 대칭이 되도록 하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Define a custom palette
color_palette = sns.diverging_palette(250, 0, as_cmap = True)

# Pass palette to plot and set axis ranges
sns.heatmap(nov_2015_CO,
            ____ = ____,
            ____ = ____,
            vmin = ____,
            vmax = ____)
plt.yticks(rotation = 0)
plt.show()
코드 편집 및 실행