Folosirea gridplot

Agenții imobiliari doresc să analizeze cum variază relația dintre suprafața proprietății și preț în cele patru regiuni ale Melbourne-ului:

"Northern", "Western", "Eastern" și "Southern".

Acesta este un moment excelent pentru a folosi gridplot și a afișa câte un subplot pentru fiecare regiune!

Acest exercițiu face parte din cursul

Vizualizare interactivă a datelor cu Bokeh

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă gridplot.
Creează df filtrând melb pentru regiunea dorită.
Completează codul pentru a adăuga glife de tip cerc în fig, reprezentând x ca coloana suprafeței construite și y ca preț, din source, iar legend_label ca region.
Afișează subploturile într-un grid cu două coloane.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import gridplot
from ____.____ import ____
plots = []

# Complete for loop to create plots
for region in ["Northern", "Western", "Southern", "Eastern"]:
  df = melb.loc[melb["region"] == ____]
  source = ColumnDataSource(data=df)
  fig = figure(x_axis_label="Building Area (Meters Squared)", y_axis_label="Price")
  fig.circle(x="____", y="____", source=____, legend_label=____)
  fig.yaxis[0].formatter = NumeralTickFormatter(format="$0a")
  plots.append(fig)

# Display plot
output_file(filename="gridplot.html")
show(____(____, ncols=____))

Editează și rulează codul