НачатьНачать бесплатно

Избавляемся от лишнего цвета

Возможно, вы захотите сравнить зависимость значений CO и NO2 по городам с помощью простого точечного графика, используя цвет для различения данных по городам.

Scatter plot of CO and NO2 with lots of overlapping plots

К сожалению, полученный график получается очень перегруженным. Различить города сложно, поскольку приходится разбираться в похожих оттенках. Порой лучшая цветовая палитра для графика — это полное отсутствие цвета.

Чтобы исправить этот трудночитаемый график, уберите цветовое кодирование и разбейте данные по городам с помощью фасетки. Пусть результат выглядит скромнее, зато он гораздо лучше подходит для анализа различий между городами.

Это упражнение является частью курса

Улучшение визуализации данных в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Чтобы настроить график с фасетками по полю city, передайте функции построения данные pollution, отобразите город на столбцы и задайте ширину фасетки в три столбца.
  • Используйте функцию g.map(), чтобы применить scatterplot() к сетке с теми же параметрами, что и в исходном графике, но без аргумента hue.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Hard to read scatter of CO and NO2 w/ color mapped to city
# sns.scatterplot('CO', 'NO2',
#                 alpha = 0.2,
#                 hue = 'city',
#                 data = pollution)

# Setup a facet grid to separate the cities apart
g = sns.FacetGrid(data = ____,
                  col = '____',
                  col_wrap = ____)

# Map sns.scatterplot to create separate city scatter plots
g.map(sns.____, 'CO', 'NO2', alpha = 0.2)
plt.show()
Редактировать и запускать код