НачатьНачать бесплатно

Связана ли широта с количеством месяцев работы?

Исследуя набор данных о фермерских рынках с помощью матрицы диаграмм рассеяния, вы заметили потенциально интересную зависимость между широтой расположения рынка и количеством месяцев, в течение которых он работает. Чтобы изучить эту зависимость подробнее, вы решаете использовать регрессионный график Seaborn — это поможет понять, реальна ли закономерность или её создаёт сильное перекрытие точек.

Чтобы линия регрессии была хорошо видна, снизьте прозрачность перекрывающихся точек и окрасьте их в приглушённый серый цвет. Поскольку вы не проводите формальный статистический анализ, а лишь хотите быстро проверить закономерность, доверительную полосу можно отключить.

Это упражнение является частью курса

Улучшение визуализации данных в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Установите прозрачность точек диаграммы рассеяния на уровне 10% и задайте им цвет 'gray'.
  • Отключите доверительную полосу, отображаемую по умолчанию.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

sns.regplot(x = 'lat', 
            y = 'months_open', 
            # Set scatter point opacity & color
            ____ = {'alpha':____, 'color':'____'}, 
            # Disable confidence band
            ____ = ____, 
            data = markets)

plt.show()
Редактировать и запускать код