Remixând o vizualizare
Găsești fascinantă relația dintre latitudinea unui târg agricol și numărul de luni în care acesta este deschis. Intuitiv, cu cât te îndrepți mai spre sud, cu atât sezoanele de creștere sunt mai lungi și, prin urmare, târgurile pot rămâne deschise mai mult timp. Pentru a ilustra această poveste, rezumi datele despre târguri la nivel de stat și desenezi o hartă termică (heatmap) cu coloane corespunzătoare duratei în care piețele sunt deschise. Fiecare rând din heatmap arată distribuția „sezonului" de piață pentru un stat, iar rândurile sunt sortate în ordine descrescătoare după latitudinea statului.
Heatmap-ul implicit lasă mult de dorit. Micșorează dimensiunea fontului pentru a permite afișarea completă a fiecărui nume de stat, fără suprapuneri. Paleta de culori închisă se potrivește prost cu fundalul deschis, iar bara de culori nu ajută cititorul, deoarece scopul este compararea relativă.
Acest exercițiu face parte din cursul
Îmbunătățirea vizualizărilor de date în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Micșorează dimensiunea fontului la 85% din valoarea implicită, pentru a evita aglomerarea numelor de state.
- Creează o nouă paletă de culori care trece de la
'white'la'steelblue'. - Înlocuiește paleta implicită cu cea nou creată.
- Elimină legenda continuă a barei de culori afișată lângă heatmap.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Decrease font size so state names are less crowded
sns.set(____ = ____)
# Switch to an appropriate color palette
blue_pal = sns.light_palette("____", as_cmap = True)
# Order states by latitude
g = sns.heatmap(markets_by_month.reindex(state_by_lat),
# Add gaps between cells
linewidths = 0.1,
# Set new palette and remove color bar
cmap = ____, cbar = ____,
yticklabels = True)
# Rotate y-axis ticks
g.set_yticklabels(g.get_yticklabels(), rotation = 0)
plt.title('Distribution of months open for farmers markets by latitude')
plt.show()