Skapa en anpassad kontinuerlig palett
Du är intresserad av föroreningsnivåerna i Cincinnati för år 2014. Specifikt fokuserar du på CO och NO2, så du skapar ett enkelt spridningsdiagram för att visa sambandet mellan de två föroreningarna.

Det kan dock finnas intressant information i hur värdet för O3 förhåller sig till de två plottade föroreningarna, så du väljer att färgsätta punkterna efter deras O3-nivåer. För att göra det behöver du definiera en lämplig kontinuerlig palett och mappa din O3-kolumn till den i spridningsdiagrammet.
Den här övningen är en del av kursen
Förbättra dina datavisualiseringar i Python
Övningsinstruktioner
- Skapa en palett som kontinuerligt mappas från vitt till
'orangered'. - Mappa kolumnen för
O3-värden till punkternas färg. - Skicka den skapade paletten till plottningsfunktionen.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Filter the data
cinci_2014 = pollution.query("city == 'Cincinnati' & year == 2014")
# Define a custom continuous color palette
color_palette = sns.____('orangered',
____ = True)
# Plot mapping the color of the points with custom palette
sns.scatterplot(x = 'CO',
y = 'NO2',
____ = 'O3',
data = cinci_2014,
palette = ____)
plt.show()