gridplot 사용하기
부동산 중개인은 멜버른의 네 지역에서 주택 면적과 가격의 관계가 어떻게 달라지는지 확인하고 싶어 합니다:
"Northern", "Western", "Eastern", "Southern".
각 지역마다 하나의 서브플롯을 보여 주는 gridplot을 사용하기에 딱 좋은 상황이에요!
이 연습은 강의의 일부입니다
Bokeh로 배우는 인터랙티브 데이터 시각화
연습 안내
gridplot을 임포트하세요.- 원하는 지역으로
melb를 필터링해df를 만드세요. fig에 서클 글리프를 추가하는 코드를 완성하세요.source에서 건물 면적 열을x, 가격을y,legend_label을region으로 설정합니다.- 서브플롯을 두 열의 그리드로 표시하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import gridplot
from ____.____ import ____
plots = []
# Complete for loop to create plots
for region in ["Northern", "Western", "Southern", "Eastern"]:
df = melb.loc[melb["region"] == ____]
source = ColumnDataSource(data=df)
fig = figure(x_axis_label="Building Area (Meters Squared)", y_axis_label="Price")
fig.circle(x="____", y="____", source=____, legend_label=____)
fig.yaxis[0].formatter = NumeralTickFormatter(format="$0a")
plots.append(fig)
# Display plot
output_file(filename="gridplot.html")
show(____(____, ncols=____))