Eliminando cor desnecessária
Você pode querer comparar a relação entre CO e NO2 nas cidades usando um diagrama de dispersão simples, colorindo para diferenciar os dados de cada cidade.
Infelizmente, o gráfico resultante fica muito confuso. É difícil perceber as diferenças entre as cidades, pois é preciso distinguir entre cores parecidas. Às vezes, a melhor paleta de cores para o seu gráfico é simplesmente não usar cor nenhuma.
Para resolver esse gráfico difícil de ler, elimine o componente de cor e crie facetas por cidade. Embora o resultado possa não ficar tão bonito, ele será uma ferramenta muito melhor para entender as diferenças.
Este exercicio faz parte do curso
Aprimorando suas visualizações de dados em Python
Instruções do exercicio
- Para configurar um gráfico facetado por
city, passe os dadospollutionpara a função de plotagem, mapeie a cidade para as colunas e defina a largura da faceta para três colunas. - Use a função
g.map()para aplicar umscatterplot()à nossa grade com a mesma estética do dispersão original, mas sem o argumentohue.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Hard to read scatter of CO and NO2 w/ color mapped to city
# sns.scatterplot('CO', 'NO2',
# alpha = 0.2,
# hue = 'city',
# data = pollution)
# Setup a facet grid to separate the cities apart
g = sns.FacetGrid(data = ____,
col = '____',
col_wrap = ____)
# Map sns.scatterplot to create separate city scatter plots
g.map(sns.____, 'CO', 'NO2', alpha = 0.2)
plt.show()