Kom igångKom igång gratis

Anpassa en heatmap med divergerande palett

Seaborns standardfärgschema i heatmap() ger inte värdet 0 någon särskild behandling. Det fungerar bra när 0 inte är ett speciellt värde för den variabel du visualiserar – men när 0 faktiskt är speciellt, till exempel när det representerar ett neutralvärde, behöver du anpassa paletten.

I den här visualiseringen vill du jämföra alla städer mot det genomsnittliga föroreningsvärdet för CO i november 2015 (som finns i DataFrame:en nov_2015_CO).

Använd en heatmap för att koda hur många standardavvikelser varje stads CO-föroreningar låg från genomsnittet under dagen. Du behöver ersätta standardpaletten genom att skapa en egen divergerande palett och skicka den till heatmapen, samt ange vilket värde som är neutralt.

Den här övningen är en del av kursen

Förbättra dina datavisualiseringar i Python

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Skicka den divergerande paletten till ditt diagram.

    • Observera att sns.heatmap() i Seaborn inte har något palette -argument utan kräver argumentet cmap i stället.

  • Lägg till ditt neutralvärde i heatmapen genom att ange argumentet center.

  • Sätt färgskalans övre och undre gränser till -4 respektive 4 så att förklaringen blir symmetrisk.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# Define a custom palette
color_palette = sns.diverging_palette(250, 0, as_cmap = True)

# Pass palette to plot and set axis ranges
sns.heatmap(nov_2015_CO,
            ____ = ____,
            ____ = ____,
            vmin = ____,
            vmax = ____)
plt.yticks(rotation = 0)
plt.show()
Redigera och kör kod