Construirea unui JointGrid și jointplot
Funcția JointGrid din Seaborn combină grafice univariate – precum histograme, grafice rug și grafice kde – cu grafice bivariate, cum ar fi graficele scatter și de regresie. Procesul de creare a acestor grafice îți este deja familiar. Aceste reprezentări demonstrează și cum Seaborn oferă funcții convenabile pentru a combina mai multe grafice într-unul singur.
Pentru aceste exerciții, vom folosi datele despre bike sharing pe care le-am analizat anterior. În acest exercițiu, vom examina relația dintre nivelul de umiditate și numărul total de închirieri, pentru a vedea dacă există o relație interesantă pe care am putea-o explora mai târziu.
Acest exercițiu face parte din cursul
Vizualizarea datelor cu Seaborn – nivel intermediar
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Build a JointGrid comparing humidity and total_rentals
sns.___("whitegrid")
g = sns.___(___="hum",
___="total_rentals",
data=df,
xlim=(0.1, 1.0))
g.plot(sns.___, sns.histplot)
plt.show()
plt.clf()