เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การไฮไลต์แบบกำหนดค่าตายตัว

คุณกำลังทำงานร่วมกับเมืองฮูสตันเพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างมลพิษจากซัลเฟอร์ไดออกไซด์ (SO2) และไนโตรเจนไดออกไซด์ (NO2) โดยเน้นที่ข้อมูลในปีล่าสุดที่มีการเก็บบันทึก (2014) คุณได้ระบุวันที่มีค่ามลพิษสูงผิดปกติ คือวันที่ 26 พฤศจิกายน ซึ่งค่า SO2 พุ่งสูงขึ้นอย่างมาก เพื่อดึงความสนใจของผู้ชมไปยังวันดังกล่าว คุณจะไฮไลต์จุดนั้นด้วยสีแดงส้มสดใส และแสดงจุดที่เหลือในสีเทา

pandas, matplotlib.pyplot และ seaborn ถูกโหลดไว้เป็น pd, plt และ sns ตามลำดับ และพร้อมใช้งานในพื้นที่ทำงานของคุณตลอดทั้งคอร์สนี้

คอร์สนี้ครอบคลุมแนวคิดหลายอย่างที่คุณอาจลืมไปแล้ว หากต้องการทบทวนอย่างรวดเร็ว ดาวน์โหลด Seaborn Cheat Sheet เก็บไว้ใช้อ้างอิงได้เลย!

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การพัฒนาการแสดงผลข้อมูลใน Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • แก้ไข list comprehension เพื่อกำหนดสีของค่าที่ตรงกับ day ที่ 330 (วันที่ 26 พฤศจิกายน) ของ year 2014 เป็น orangered และกำหนดสีของจุดที่เหลือเป็น lightgray
  • ส่ง array houston_colors ไปยัง regplot() ผ่านอาร์กิวเมนต์ scatter_kws เพื่อกำหนดสีของจุดข้อมูล

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

houston_pollution = pollution[pollution.city  ==  'Houston']

# Make array orangred for day 330 of year 2014, otherwise lightgray
houston_colors = ['orangered' if (____  ==  330) & (____  ==  2014) else 'lightgray' 
                  for day,year in zip(houston_pollution.____, houston_pollution.____)]

sns.regplot(x = 'NO2',
            y = 'SO2',
            data = houston_pollution,
            fit_reg = False, 
            # Send scatterplot argument to color points 
            scatter_kws = {'facecolors': ____, 'alpha': 0.7})
plt.show()
แก้ไขและรันโค้ด