Создание JointGrid и jointplot
JointGrid в Seaborn объединяет одномерные графики — гистограммы, rug-графики и kde-графики — с двумерными, такими как диаграммы рассеяния и регрессионные графики. Процесс создания этих графиков уже должен быть вам знаком. Они также наглядно показывают, как Seaborn позволяет удобно объединять несколько графиков в одном.
В этих упражнениях мы будем использовать данные о велопрокате, с которыми уже работали ранее. Здесь мы изучим взаимосвязь между уровнем влажности и общим количеством аренд, чтобы понять, стоит ли исследовать её подробнее.
Это упражнение является частью курса
Средний уровень визуализации данных с Seaborn
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Build a JointGrid comparing humidity and total_rentals
sns.___("whitegrid")
g = sns.___(___="hum",
___="total_rentals",
data=df,
xlim=(0.1, 1.0))
g.plot(sns.___, sns.histplot)
plt.show()
plt.clf()