Eğilimleri bulmak için yığma
Çiftçi pazarı veri kümesinde, bir pazarın coğrafyasıyla, daha spesifik olarak boylamıyla ilişkili olarak kaç ay açık kaldığına ilgi duyuyorsun. Ülkenin diğer bölgelerinden belirgin şekilde farklı davranan bölgeler olup olmadığını merak ediyorsun.
Bunu yapmak için, her pazarın enlem ve boylamının saçılım grafiğinden oluşan basit bir harita oluşturuyor, her pazarı açık olduğu ay sayısına göre renklendiriyorsun. Enlem ilişkisini daha fazla incelemek için, açık olduğu ay sayısına karşı enlemin regresyon grafiğini, olası eğilimleri görmek amacıyla esnek bir uyum eğrisiyle çiziyorsun. Eğilimleri en net şekilde görmek için bunları aynı anda görüntülemek istiyorsun.
Bu egzersiz
Python'da Veri Görselleştirmelerini İyileştirme
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
plt.subplots()'ı iki adet, dikey olarak yığılmış grafik olacak şekilde ayarla.- İlk (üstteki) grafiği
lon,latsaçılım grafiğine ata. - İkinci (alttaki) grafiği
lonilemonths_openregresyon grafiğine ata.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Setup two stacked plots
_, (ax1, ax2) = plt.subplots(____, ____)
# Draw location scatter plot on first plot
sns.scatterplot("lon", "lat", 'months_open',
palette = sns.light_palette("orangered",n_colors = 12),
legend = False, data = markets,
ax = ____);
# Plot a regression plot on second plot
sns.regplot('lon', 'months_open',
scatter_kws = {'alpha': 0.2, 'color': 'gray', 'marker': '|'},
lowess = True,
marker = '|', data = markets,
ax = ____)
plt.show()