Добавление третьей переменной с помощью hue

Create Your Free Account

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Это упражнение является частью курса

Введение в визуализацию данных с помощью Seaborn

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.9+

Что такое Seaborn и когда стоит его использовать? В этой главе вы найдёте ответы на эти вопросы! Вы также научитесь строить диаграммы рассеяния и диаграммы подсчёта на основе списков данных и объектов DataFrame библиотеки pandas. Кроме того, вы познакомитесь с одним из главных преимуществ Seaborn — возможностью легко добавить третью переменную на график, используя цвет для обозначения различных подгрупп.

Exercise 1: Введение в Seaborn Exercise 2: Построение диаграммы рассеяния на основе списков Exercise 3: Создание столбчатой диаграммы на основе списка Exercise 4: Использование pandas с Seaborn Exercise 5: Данные «tidy» и «untidy»Exercise 6: Построение диаграммы частот на основе DataFrame Exercise 7: Добавление третьей переменной с помощью hue

Текущее упражнение

Exercise 8: Параметр hue и точечные диаграммы Exercise 9: Параметр hue и столбчатые диаграммы частот

В этой главе вы будете создавать и настраивать графики, отображающие взаимосвязь между двумя количественными переменными. Для этого вы воспользуетесь диаграммами рассеяния и линейными графиками, чтобы исследовать, как меняется уровень загрязнения воздуха в городе в течение дня и как мощность двигателя соотносится с топливной эффективностью автомобилей. Вы также оцените ещё одно важное преимущество Seaborn — простоту создания нескольких подграфиков в рамках одной фигуры!

Exercise 1: Введение в реляционные графики и подграфики Exercise 2: Создание подграфиков с помощью col и row Exercise 3: Создание подграфиков с двумя факторами Exercise 4: Настройка точечных графиков Exercise 5: Изменение размера точек на диаграмме рассеяния Exercise 6: Изменение стиля точек на диаграмме рассеяния Exercise 7: Введение в линейные графики Exercise 8: Интерпретация линейных графиков Exercise 9: Визуализация стандартного отклонения с помощью линейных графиков Exercise 10: Подгруппы на линейных графиках

Категориальные переменные встречаются практически в каждом наборе данных, но особенно широко они представлены в данных опросов. В этой главе вы научитесь создавать и настраивать категориальные графики: ящичные диаграммы, столбчатые диаграммы, диаграммы подсчёта и точечные диаграммы. В процессе работы вы будете исследовать данные опросов молодёжи об их увлечениях, студентов об их учебных привычках, а также взрослых мужчин об их взглядах на маскулинность.

Exercise 1: Столбчатые диаграммы и диаграммы частот Exercise 2: Столбчатые диаграммы частот Exercise 3: Столбчатые диаграммы с процентами Exercise 4: Настройка столбчатых диаграмм Exercise 5: Ящики с усами Exercise 6: Создание и интерпретация ящика с усами Exercise 7: Скрытие выбросов Exercise 8: Настройка усов Exercise 9: Точечные графики Exercise 10: Настройка точечных графиков Exercise 11: Точечные графики с подгруппами

В этой заключительной главе вы узнаете, как добавлять информативные заголовки графиков и подписи осей — один из важнейших элементов любой визуализации данных. Вы также научитесь настраивать стиль визуализаций, чтобы аудитория могла быстрее сосредоточиться на ключевых выводах. В финальных упражнениях вы объедините всё, что изучили на протяжении курса!

Exercise 1: Изменение стиля и цвета графика Exercise 2: Изменение стиля и палитры Exercise 3: Изменение масштаба Exercise 4: Использование пользовательской палитры Exercise 5: Добавление заголовков и подписей: часть 1 Exercise 6: FacetGrid и AxesSubplot Exercise 7: Добавление заголовка к объекту FacetGrid Exercise 8: Добавление заголовков и подписей: часть 2 Exercise 9: Добавление заголовка и подписей осей Exercise 10: Поворот подписей делений на оси x Exercise 11: Собираем всё вместе Exercise 12: Ящичная диаграмма с подгруппами Exercise 13: Столбчатая диаграмма с подгруппами и подграфиками Exercise 14: Отлично! Что дальше?