Poprawa czytelności

Ty i twoi współpracownicy postanowiliście skupić się na najważniejszym aspekcie danych – różnicach między stanem najbardziej przyjaznym dla targowisk, Vermont, a tym najmniej przyjaznym, czyli Teksasem. W tym celu umieść dwa wykresy obok siebie: wykres słupkowy przedstawiający liczbę osób przypadających na jedno targowisko w każdym stanie oraz wykres rozrzutu z populacją na osi x i liczbą targowisk na osi y.

Podkreśl wnioski, wyróżniając Vermont i Teksas odrębnymi kolorami. Dodaj też dobrze widoczną adnotację dla Teksasu.

Do dyspozycji masz wektor state_colors, który przypisuje Vermont i Teksasowi unikalne kolory, a wszystkim pozostałym stanom kolor szary, oraz zmienną tx_message zawierającą treść adnotacji dla Teksasu.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Ulepszanie wizualizacji danych w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Przekaż wektor kolorów state_colors do wykresu słupkowego (ax1) za pomocą argumentu palette w funkcji sns.barplot().
Przekaż wektor kolorów do punktów na wykresie rozrzutu za pomocą argumentu c.
Zadbaj o czytelność tekstu adnotacji, ustawiając jego rozmiar na 15.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Draw barplot w/ colors mapped to state_colors vector
sns.barplot('people_per_market', 'state', ____ = ____,
            data = markets_by_state, ax = ax1)

# Map state colors vector to the scatterplot as well
p = sns.scatterplot('population', 'num_markets', c = ____,
                    data = markets_by_state, s = 60, ax = ax2)

# Log the x and y scales of our scatter plot so it's easier to read
ax2.set(xscale = "____", yscale = '____')

# Increase annotation text size for legibility
ax2.annotate(tx_message, xy = (26956958,230), 
             xytext = (26956958, 450),ha = 'right', 
             size = ____, backgroundcolor = 'white',
             arrowprops = {'facecolor':'black', 'width': 3})
sns.set_style('whitegrid')
plt.show()

Edytuj i uruchom kod