НачатьНачать бесплатно

Использование толщины полос вместо цвета

Вы — исследователь, изучающий высоту, на которой ракета пропадает из поля зрения, и уровень загрязняющих веществ на авиабазе Ванденберг. Вы построили модель для описания этой зависимости (она хранится в DataFrame rocket_height_model), однако, работая самостоятельно, не располагаете средствами на цветные иллюстрации в научной статье. Вам нужно адаптировать график результатов модели для печати в чёрно-белом формате. Для этого вы отобразите интервалы 90, 95 и 99% для каждого загрязнителя в виде последовательно уменьшающихся полос.

Это упражнение является частью курса

Улучшение визуализации данных в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Задайте толщину 15 для интервала 90%, 10 — для 95% и 5 — для 99%.
  • Передайте значение толщины интервала в plt.hlines().
  • Установите цвет интервала 'gray', чтобы снизить контрастность.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Decrase interval thickness as interval widens
sizes =      [    ____,  ____,  ____]
int_widths = ['90% CI', '95%', '99%']
z_scores =   [    1.67,  1.96,  2.58]

for percent, Z, size in zip(int_widths, z_scores, sizes):
    plt.hlines(y = rocket_model.pollutant, 
               xmin = rocket_model['est'] - Z*rocket_model['std_err'],
               xmax = rocket_model['est'] + Z*rocket_model['std_err'],
               label = percent, 
               # Resize lines and color them gray
               linewidth = ____, 
               color = '____') 
    
# Add point estimate
plt.plot('est', 'pollutant', 'wo', data = rocket_model, label = 'Point Estimate')
plt.legend(loc = 'center left', bbox_to_anchor = (1, 0.5))
plt.show()
Редактировать и запускать код