JointGrid ve jointplot oluşturma
Seaborn'un JointGrid'i histogramlar, rug grafikleri ve KDE grafikleri gibi tek değişkenli grafiklerle
saçılma ve regresyon grafikleri gibi iki değişkenli grafikleri birleştirir. Bu grafikleri oluşturma süreci
artık sana tanıdık gelmeli. Bu grafikler aynı zamanda Seaborn'un birden fazla grafiği
kolayca bir araya getirmek için sunduğu işlevleri de gösterir.
Bu egzersizlerde, daha önce incelediğimiz bisiklet paylaşım verilerini kullanacağız. Bu egzersizde, nemi düzeyleri ile toplam kiralamalar arasındaki ilişkiye bakıp, daha sonra keşfetmek isteyebileceğimiz ilginç bir ilişki olup olmadığına göz atacağız.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Seaborn ile Orta Düzey Veri Görselleştirme
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Build a JointGrid comparing humidity and total_rentals
sns.___("whitegrid")
g = sns.___(___="hum",
___="total_rentals",
data=df,
xlim=(0.1, 1.0))
g.plot(sns.___, sns.histplot)
plt.show()
plt.clf()