Bir sürü bandı ayırmak
Hızlı ve net karşılaştırmalar için birçok trend çizgisini üst üste çizmek oldukça kolaydır. Ne yazık ki, bu çizgilerin etrafına belirsizlik bantları eklemen gerektiğinde grafik okumak çok zorlaşır. Bir çizginin bir sınıfın bandının üstüne mi yoksa diğerinin altına mı denk geldiğini anlamak, bantların çakışması yüzünden zor olabilir. Neyse ki Seaborn'da, çakışan bantları ayrı panellere bölmek zor değildir.
Bunu görmek için, ABD'nin doğu yarısındaki birkaç şehir için SO2 seviyelerindeki eğilimleri incele. Eğilimleri ve güven bantlarını tek bir grafikte çizersen — tam bir karmaşa olur. Bunu düzeltmek için, güven aralıklarını incelemeni kolaylaştıracak şekilde birden çok panele dağıtmak üzere Seaborn'un FacetGrid() fonksiyonunu kullan.
Bu egzersiz
Python'da Veri Görselleştirmelerini İyileştirme
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
eastern_SO2içindekicitysütununa göre grafikleri ayıracak bir facet grid kur.- Güven aralığı çizim fonksiyonunu
map()'e gönder. - Güven aralıklarını
'coral'rengiyle göster. g.map(plt.plot,...)ile çizilen ortalama çizgisinin güven bantları arasında öne çıkmasına yardımcı olmak için çizgiyi beyaza boya.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Setup a grid of plots with columns divided by location
g = sns.FacetGrid(eastern_SO2, col = '____', col_wrap = 2)
# Map interval plots to each cities data with corol colored ribbons
g.map(plt.____, 'day', 'lower', 'upper', ____ = 'coral')
# Map overlaid mean plots with white line
g.map(plt.plot, 'day', 'mean', ____ = '____')
plt.show()