НачатьНачать бесплатно

Выделение точки вручную

Вы работаете с данными по Хьюстону и изучаете зависимость между загрязнением диоксидом серы (SO2) и диоксидом азота (NO2), в частности за последний год сбора данных (2014). Вы выявили особенно неблагоприятный день — 26 ноября, когда наблюдался резкий скачок уровня SO2. Чтобы привлечь внимание зрителей к этому дню, вы выделите его ярким оранжево-красным цветом, а остальные точки окрасите в серый.

pandas, matplotlib.pyplot и seaborn загружены как pd, plt и sns соответственно и будут доступны в вашем рабочем пространстве на протяжении всего курса.

В курсе затрагивается много концепций, которые могут подзабыться, — если вам понадобится быстрое напоминание, скачайте Seaborn Cheat Sheet и держите его под рукой!

Это упражнение является частью курса

Улучшение визуализации данных в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Измените генератор списка так, чтобы значение, соответствующее 330-му day (26 ноября) year 2014, окрашивалось в orangered, а остальные точки — в lightgray.
  • Передайте массив houston_colors в функцию regplot() через аргумент scatter_kws, чтобы задать цвет точкам.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

houston_pollution = pollution[pollution.city  ==  'Houston']

# Make array orangred for day 330 of year 2014, otherwise lightgray
houston_colors = ['orangered' if (____  ==  330) & (____  ==  2014) else 'lightgray' 
                  for day,year in zip(houston_pollution.____, houston_pollution.____)]

sns.regplot(x = 'NO2',
            y = 'SO2',
            data = houston_pollution,
            fit_reg = False, 
            # Send scatterplot argument to color points 
            scatter_kws = {'facecolors': ____, 'alpha': 0.7})
plt.show()
Редактировать и запускать код