Evidențierea manuală a unui punct

Lucrezi împreună cu orașul Houston pentru a analiza relația dintre dioxidul de sulf (SO₂) și dioxidul de azot (NO₂), mai precis poluarea din cel mai recent an pentru care există date (2014). Ai identificat o zi deosebită de problematică – 26 noiembrie – când nivelurile de SO₂ au înregistrat un vârf alarmant. Pentru a atrage atenția privitorului asupra acestei zile, o vei evidenția cu un roșu-portocaliu aprins, colorând restul punctelor în gri.

pandas, matplotlib.pyplot și seaborn sunt încărcate ca pd, plt, respectiv sns și vor fi disponibile în spațiul tău de lucru pe tot parcursul cursului.

Cursul atinge multe concepte pe care poate le-ai uitat, așa că dacă ai nevoie de o recapitulare rapidă, descarcă Seaborn Cheat Sheet și păstrează-l la îndemână!

Acest exercițiu face parte din cursul

Îmbunătățirea vizualizărilor de date în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Modifică list comprehension-ul pentru a colora valoarea corespunzătoare zilei 330 (day) din year 2014 (26 noiembrie) cu orangered, iar restul punctelor cu lightgray.
Transmite array-ul houston_colors funcției regplot() folosind argumentul scatter_kws pentru a colora punctele.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

houston_pollution = pollution[pollution.city  ==  'Houston']

# Make array orangred for day 330 of year 2014, otherwise lightgray
houston_colors = ['orangered' if (____  ==  330) & (____  ==  2014) else 'lightgray' 
                  for day,year in zip(houston_pollution.____, houston_pollution.____)]

sns.regplot(x = 'NO2',
            y = 'SO2',
            data = houston_pollution,
            fit_reg = False, 
            # Send scatterplot argument to color points 
            scatter_kws = {'facecolors': ____, 'alpha': 0.7})
plt.show()

Editează și rulează codul