Полосы доверия 90 и 95%
Вы анализируете 40-дневную скользящую среднюю уровня загрязнения NO2 для Цинциннати за 2013 год. Чтобы как можно подробнее отобразить неопределённость тренда, вы хотите рассмотреть интервалы 90 и 99% вокруг этой скользящей оценки.
Для этого задайте два размера интервалов и оранжевую порядковую цветовую палитру. Кроме того, чтобы можно было точнее считывать значения полос, сделайте их полупрозрачными — так сквозь них будет видна фоновая сетка Seaborn.
Это упражнение является частью курса
Улучшение визуализации данных в Python
Инструкции к упражнению
- Установите непрозрачность интервалов на уровне 40%.
- Вычислите нижние и верхние границы доверительных интервалов.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
int_widths = ['90%', '99%']
z_scores = [1.67, 2.58]
colors = ['#fc8d59', '#fee08b']
for percent, Z, color in zip(int_widths, z_scores, colors):
# Pass lower and upper confidence bounds and lower opacity
plt.fill_between(
x = cinci_13_no2.day, alpha = ____, color = color,
y1 = cinci_13_no2['mean'] ____ ____*cinci_13_no2['std_err'],
y2 = cinci_13_no2['mean'] ____ ____*cinci_13_no2['std_err'],
label = percent)
plt.legend()
plt.show()