НачатьНачать бесплатно

Совмещение графиков для выявления трендов

В наборе данных о фермерских рынках вас интересует количество месяцев, в течение которых рынок остаётся открытым, в зависимости от географического положения — в частности, от долготы. Вы хотите выяснить, есть ли регионы страны, которые заметно отличаются от остальных.

Для этого вы создаёте простую карту в виде диаграммы рассеяния с широтой и долготой каждого рынка, окрашивая каждый рынок по количеству месяцев работы. Чтобы глубже исследовать связь с широтой, вы строите регрессионный график зависимости широты от количества месяцев работы с гибкой линией тренда. Оба графика нужно отобразить одновременно, чтобы получить наиболее полную картину.

Это упражнение является частью курса

Улучшение визуализации данных в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Настройте plt.subplots() так, чтобы получить два графика, расположенных вертикально.
  • Назначьте первый (верхний) график для диаграммы рассеяния по lon и lat.
  • Назначьте второй (нижний) график для регрессионного графика зависимости lon от months_open.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Setup two stacked plots
_, (ax1, ax2) = plt.subplots(____, ____)

# Draw location scatter plot on first plot
sns.scatterplot("lon", "lat", 'months_open', 
                palette = sns.light_palette("orangered",n_colors = 12), 
                legend = False, data = markets,
                ax = ____);

# Plot a regression plot on second plot
sns.regplot('lon', 'months_open',
            scatter_kws = {'alpha': 0.2, 'color': 'gray', 'marker': '|'},
            lowess = True,
            marker = '|', data = markets, 
            ax = ____)

plt.show()
Редактировать и запускать код