ПочатиПочніть безкоштовно

Як покращити ваші KDE

Один зі способів підсилити KDE — додати rug plot. Rug-плоти — це короткі штрихи під кривою густини, які точно показують, де лежить кожна точка даних. Додавання rug-плоту особливо корисне, коли у вас небагато даних.

За малих вибірок у вас часто є проміжки на носії розподілу без даних, і важко зрозуміти, чи означає ненульова лінія KDE наявність даних, чи це наслідок занадто широкого ядра. Rug-плот допомагає це побачити.

Повернімося до функції sns.kdeplot(), щоб намалювати два KDE: один — для даних з Vandenberg Air Force Base, інший — для всіх інших міст у наборі про забруднення. Оскільки для графіка Ванденберга даних значно менше, додайте під ним rug-плот.

Ця вправа є частиною курсу

Удосконалення візуалізацій даних у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Зробіть графік для Ванденберга кольору 'steelblue'.
  • Увімкніть відображення rug-плоту на графіку Ванденберга.
  • Задайте для графіка не-Ванденберга колір 'gray'.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

sns.kdeplot(pollution[pollution.city == 'Vandenberg Air Force Base'].O3, 
             label = 'Vandenberg',
             # Turn the color blue to stand out
             color = '____')

# Turn on rugplot
sns.____(pollution[pollution.city == 'Vandenberg Air Force Base'].O3, 
             label = 'Vandenberg',
             color = 'steelblue')

sns.kdeplot(pollution[pollution.city != 'Vandenberg Air Force Base'].O3,
             label = 'Other cities',
             # Turn the color gray
             color = '____')
plt.show()
Редагувати та запускати код