Usando espessura da banda em vez de cor

Você é um pesquisador investigando a altitude que um foguete atinge antes de perder contato visual e os níveis de poluentes na Base da Força Aérea de Vandenberg. Você construiu um modelo para prever essa relação (armazenado no DataFrame rocket_height_model) e, como está trabalhando de forma independente, não tem dinheiro para pagar por figuras coloridas no seu artigo. Você precisa fazer com que o gráfico dos resultados do seu modelo funcione em preto e branco. Para isso, você vai plotar os intervalos de 90%, 95% e 99% do efeito de cada poluente como barras sucessivamente mais finas.

Este exercicio faz parte do curso

Aprimorando suas visualizações de dados em Python

Ver curso

Instruções do exercicio

Use espessura 15 para 90%, 10 para 95% e 5 para as linhas do intervalo de 99%.
Passe o valor da espessura do intervalo para plt.hlines().
Defina a cor do intervalo como 'gray' para suavizar o contraste.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Decrase interval thickness as interval widens
sizes =      [    ____,  ____,  ____]
int_widths = ['90% CI', '95%', '99%']
z_scores =   [    1.67,  1.96,  2.58]

for percent, Z, size in zip(int_widths, z_scores, sizes):
    plt.hlines(y = rocket_model.pollutant, 
               xmin = rocket_model['est'] - Z*rocket_model['std_err'],
               xmax = rocket_model['est'] + Z*rocket_model['std_err'],
               label = percent, 
               # Resize lines and color them gray
               linewidth = ____, 
               color = '____') 
    
# Add point estimate
plt.plot('est', 'pollutant', 'wo', data = rocket_model, label = 'Point Estimate')
plt.legend(loc = 'center left', bbox_to_anchor = (1, 0.5))
plt.show()

Editar e Executar Código