Eliminarea culorii inutile

Poate vrei să compari relația dintre valorile CO și NO₂ în diferite orașe, folosind un simplu scatter plot cu culori pentru a distinge datele fiecărui oraș.

Scatter plot al CO și NO2 cu multe suprapuneri

Din păcate, graficul rezultat este foarte aglomerat. E greu să distingi diferențele dintre orașe, deoarece culorile sunt prea asemănătoare. Uneori, cea mai bună paletă de culori pentru un grafic este… absența culorilor.

Pentru a remedia această diagramă greu de citit, renunță la componenta de culoare și împarte graficul în fațete pentru fiecare oraș. Chiar dacă rezultatul poate părea mai puțin atractiv vizual, va fi un instrument mult mai eficient pentru a înțelege diferențele dintre orașe.

Acest exercițiu face parte din cursul

Îmbunătățirea vizualizărilor de date în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Pentru a configura un grafic faczetat după city, transmite funcției de reprezentare setul de date pollution, mapează orașul pe coloane și setează lățimea fațetei la trei coloane.
Folosește funcția g.map() pentru a aplica un scatterplot() pe grilă, cu aceleași proprietăți estetice ca în scatter plot-ul original, dar fără argumentul hue.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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()

Editează și rulează codul