Anpassa ett diagram
Du tycker att sambandet mellan ett bondsmarknadets latitud och antalet månader det håller öppet är fascinerande. Rent intuitivt gäller att ju längre söderut man kommer, desto längre är odlingssäsongen – och desto längre kan marknaderna hålla öppet. För att visualisera detta sammanfattar du marknadsdata på delstatsnivå och skapar en värmekarta där kolumnerna motsvarar hur länge marknaderna är öppna. Varje rad visar fördelningen av marknadens "säsong" för en delstat, och raderna är sorterade i fallande ordning efter delstatens latitud.
Standardvärmekartan lämnar en del att önska. Minska teckenstorleken så att varje delstatsnamn får plats utan överlappning. Den mörka färgpaletten krockar också med den ljusa bakgrunden, och färgskalan hjälper inte läsaren eftersom poängen är de relativa jämförelserna.
Den här övningen är en del av kursen
Förbättra dina datavisualiseringar i Python
Övningsinstruktioner
- Minska teckenstorleken till 85 % av standardvärdet så att delstatsnamnen inte överlappar varandra.
- Skapa en ny färgpalett som går från
'white'till'steelblue'. - Ersätt standardpaletten med den nyss skapade.
- Ta bort den kontinuerliga färgskalelegenden som visas bredvid värmekartan.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Decrease font size so state names are less crowded
sns.set(____ = ____)
# Switch to an appropriate color palette
blue_pal = sns.light_palette("____", as_cmap = True)
# Order states by latitude
g = sns.heatmap(markets_by_month.reindex(state_by_lat),
# Add gaps between cells
linewidths = 0.1,
# Set new palette and remove color bar
cmap = ____, cbar = ____,
yticklabels = True)
# Rotate y-axis ticks
g.set_yticklabels(g.get_yticklabels(), rotation = 0)
plt.title('Distribution of months open for farmers markets by latitude')
plt.show()