Создание подграфиков с помощью col и row
В предыдущих упражнениях мы видели, что студенты с большим количеством пропусков ("absences") склонны получать более низкие итоговые оценки ("G3"). Сохраняется ли эта закономерность независимо от того, сколько времени студенты уделяют учёбе каждую неделю?
Чтобы ответить на этот вопрос, мы рассмотрим связь между количеством пропусков и итоговой оценкой по курсу, создав отдельные подграфики для каждого значения еженедельного времени на учёбу ("study_time").
Seaborn импортирован как sns, а matplotlib.pyplot — как plt.
Это упражнение является частью курса
Введение в визуализацию данных с помощью Seaborn
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Change to use relplot() instead of scatterplot()
sns.scatterplot(x="absences", y="G3",
data=student_data)
# Show plot
plt.show()