Heatmaps aanpassen
Seaborn ondersteunt verschillende extra aanpassingen om de output van een heatmap te verbeteren. In deze oefening gebruiken we opnieuw de Daily Show-gegevens die zijn opgeslagen in de variabele df, maar passen we de output aan.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Gevorderde datavisualisatie met Seaborn
Oefeninstructies
- Maak een kruistabel van
GroupenYEAR - Maak een heatmap van de gegevens met het
BuGn-palet - Schakel de
cbaruit en verhoog delinewidthnaar 0.3
Interactieve oefening met praktijkervaring
Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.
# Create the crosstab DataFrame
pd_crosstab = pd.crosstab(df["Group"], df["____"])
# Plot a heatmap of the table with no color bar and using the BuGn palette
sns.heatmap(pd_crosstab, cbar=____, cmap="____", linewidths=____)
# Rotate tick marks for visibility
plt.yticks(rotation=0)
plt.xticks(rotation=90)
#Show the plot
plt.show()
plt.clf()