Usando gridplot

Os corretores querem analisar como a relação entre tamanho do imóvel e preço varia nas quatro regiões de Melbourne:

"Northern", "Western", "Eastern" e "Southern".

Esta é uma ótima oportunidade para usar gridplot, exibindo um subplot para cada região!

Este exercicio faz parte do curso

Visualização Interativa de Dados com Bokeh

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Instruções do exercicio

Importe gridplot.
Crie df filtrando melb para a região desejada.
Complete o código para adicionar glifos de círculos a fig, representando x como a coluna de área construída e y como preço, a partir de source, e legend_label como region.
Exiba os subplots em uma grade usando duas colunas.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# 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=____))

Editar e Executar Código