Criando um JointGrid e um jointplot
O site JointGrid da Seaborn combina gráficos univariados, como histogramas, gráficos de tapete e gráficos do kde
com gráficos bivariados, como gráficos de dispersão e regressão. O processo de criação dessas parcelas
deve ser familiar para você agora. Esses gráficos também demonstram como a Seaborn fornece convenientes
para combinar vários gráficos.
Para esses exercícios, usaremos os dados de compartilhamento de bicicletas que analisamos anteriormente. Neste exercício, nós analisará a relação entre os níveis de umidade e o total de aluguéis para verificar se há uma relação entre os níveis de umidade e o total de aluguéis. relacionamento interessante que talvez você queira explorar mais tarde.
Este exercício faz parte do curso
Visualização intermediária de dados com a Seaborn
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Build a JointGrid comparing humidity and total_rentals
sns.___("whitegrid")
g = sns.___(___="hum",
___="total_rentals",
data=df,
xlim=(0.1, 1.0))
g.plot(sns.___, sns.histplot)
plt.show()
plt.clf()