ПочатиПочніть безкоштовно

Використання товщини смуг замість зафарбовування

Ви дослідник, який вивчає висоту, якої досягає ракета до втрати візуального контакту, та рівні забрудників на базі Ванденберг Повітряних сил США. Ви побудували модель для прогнозування цього зв'язку (збережена в датафреймі rocket_height_model), і, оскільки працюєте самостійно, у вас немає коштів платити за кольорові ілюстрації у статті. Потрібно зробити так, щоб графік результатів моделі був придатний для чорно-білого друку. Для цього побудуйте 90, 95 та 99% інтервали впливу кожного забрудника як послідовно тонші смуги.

Ця вправа є частиною курсу

Удосконалення візуалізацій даних у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Використайте товщину ліній 15 для 90%, 10 для 95% та 5 для 99% інтервалів.
  • Передайте значення товщини інтервалу до plt.hlines().
  • Задайте колір інтервалів як 'gray', щоб зменшити контраст.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Decrase interval thickness as interval widens
sizes =      [    ____,  ____,  ____]
int_widths = ['90% CI', '95%', '99%']
z_scores =   [    1.67,  1.96,  2.58]

for percent, Z, size in zip(int_widths, z_scores, sizes):
    plt.hlines(y = rocket_model.pollutant, 
               xmin = rocket_model['est'] - Z*rocket_model['std_err'],
               xmax = rocket_model['est'] + Z*rocket_model['std_err'],
               label = percent, 
               # Resize lines and color them gray
               linewidth = ____, 
               color = '____') 
    
# Add point estimate
plt.plot('est', 'pollutant', 'wo', data = rocket_model, label = 'Point Estimate')
plt.legend(loc = 'center left', bbox_to_anchor = (1, 0.5))
plt.show()
Редагувати та запускати код