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추세를 찾기 위한 스태킹

farmers market 데이터셋에서, 각 시장이 문을 여는 개월 수가 지리적 특성, 특히 경도와 어떤 관련이 있는지 살펴보려고 해요. 나라의 특정 지역이 다른 곳과 눈에 띄게 다르게 보이는지 궁금하시군요.

이를 위해 각 시장의 위도와 경도를 산점도로 표시한 기본 지도를 만들고, 시장이 운영되는 개월 수에 따라 색을 입힐 거예요. 위도와의 관계를 더 자세히 보기 위해, 위도를 독립 변수로, 운영 개월 수를 종속 변수로 두고 유연한 적합선을 가진 회귀 플롯을 그려 추세가 보이는지 확인합니다. 이러한 추세를 가장 명확하게 파악하려면 두 플롯을 동시에 보고 싶어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 데이터 시각화 개선하기

강의 보기

연습 안내

  • plt.subplots()를 사용해 위아래로 쌓인 두 개의 플롯을 설정하세요.
  • 첫 번째(위) 플롯에는 lon, lat 산점도를 배치하세요.
  • 두 번째(아래) 플롯에는 lon 대비 months_open 회귀 플롯을 배치하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Setup two stacked plots
_, (ax1, ax2) = plt.subplots(____, ____)

# Draw location scatter plot on first plot
sns.scatterplot("lon", "lat", 'months_open', 
                palette = sns.light_palette("orangered",n_colors = 12), 
                legend = False, data = markets,
                ax = ____);

# Plot a regression plot on second plot
sns.regplot('lon', 'months_open',
            scatter_kws = {'alpha': 0.2, 'color': 'gray', 'marker': '|'},
            lowess = True,
            marker = '|', data = markets, 
            ax = ____)

plt.show()
코드 편집 및 실행