Utilizarea grosimii benzilor în loc de culoare

Ești un cercetător care investighează înălțimea la care o rachetă dispare din câmpul vizual și nivelurile de poluanți de la Baza Forțelor Aeriene Vandenberg. Ai construit un model pentru a prezice această relație (stocat în DataFrame-ul rocket_height_model) și, deoarece lucrezi independent, nu îți permiți figuri color în articolul tău din jurnal. Trebuie să faci ca graficul cu rezultatele modelului să funcționeze în alb-negru. Pentru aceasta, vei reprezenta intervalele de 90%, 95% și 99% ale efectului fiecărui poluant ca bare din ce în ce mai înguste.

Acest exercițiu face parte din cursul

Îmbunătățirea vizualizărilor de date în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește o grosime de 15 pentru intervalul de 90%, 10 pentru cel de 95% și 5 pentru cel de 99%.
Transmite valoarea grosimii intervalului către plt.hlines().
Setează culoarea intervalului la 'gray' pentru a reduce contrastul.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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()

Editează și rulează codul