Vurguyu elle (hardcode) yapmak

Houston şehriyle birlikte kükürt dioksit (SO₂) ve azot dioksit (NO₂) kirliliği arasındaki ilişkiye bakıyorsun; özellikle de verinin toplandığı en son yıl olan 2014’teki kirliliğe. SO₂ seviyelerinde keskin bir sıçrama olan 26 Kasım tarihini özellikle kötü bir gün olarak belirledin. İzleyicinin dikkatini bu kötü güne çekmek için, bu günü parlak turuncumsu kırmızıyla öne çıkaracak ve kalan noktaları gri renge boyayacaksın.

pandas, matplotlib.pyplot ve seaborn sırasıyla pd, plt ve sns olarak yüklendi ve kursun geri kalanında çalışma alanında hazır olacak.

Bu kursta unuttuğun pek çok kavrama değiniliyor; hızlıca tazeleme ihtiyacı duyarsan Seaborn Cheat Sheet belgesini indirip elinin altında tutabilirsin!

Bu egzersiz

Python'da Veri Görselleştirmelerini İyileştirme

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

Liste üretecini (list comprehension) değiştirerek 2014 yılının year sütunundaki 330. day değerine (26 Kasım) orangered, diğer tüm noktalara lightgray rengi ver.
Noktaları renklendirmek için houston_colors dizisini scatter_kws argümanını kullanarak regplot() fonksiyonuna geçir.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

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()

Kodu Düzenle ve Çalıştır