НачатьНачать бесплатно

Разделение множества полос

Нанести несколько линий тренда на один график для быстрого и точного сравнения довольно просто. Однако если вокруг этих линий нужно добавить доверительные полосы, график становится очень трудным для восприятия. Из-за наложения полос бывает сложно понять, относится ли линия к верхней границе одного класса или к нижней границе другого. К счастью, в Seaborn несложно разделить перекрывающиеся полосы по отдельным панелям.

Чтобы убедиться в этом, исследуйте тенденции уровней SO2 для нескольких городов восточной части США. Если отобразить тренды и их доверительные полосы на одном графике — результат будет нечитаемым. Чтобы исправить это, используйте функцию FacetGrid() из Seaborn и распределите доверительные интервалы по нескольким панелям для удобного анализа.

Это упражнение является частью курса

Улучшение визуализации данных в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Настройте сетку панелей, разделив графики по столбцу city из eastern_SO2.
  • Передайте функцию построения доверительных интервалов в map().
  • Задайте цвет 'coral' для доверительных интервалов.
  • Чтобы средняя линия, нарисованная с помощью g.map(plt.plot,...), выделялась на фоне доверительных полос, сделайте её белой.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Setup a grid of plots with columns divided by location
g = sns.FacetGrid(eastern_SO2, col = '____', col_wrap = 2)

# Map interval plots to each cities data with corol colored ribbons
g.map(plt.____, 'day', 'lower', 'upper', ____ = 'coral')

# Map overlaid mean plots with white line
g.map(plt.plot, 'day', 'mean', ____ = '____')

plt.show()
Редактировать и запускать код