ПочатиПочніть безкоштовно

Розділення багатьох смуг

Побудувати кілька трендових ліній одну над одною для швидкого та точного порівняння досить просто. На жаль, якщо додати до цих ліній смуги невизначеності, графік стає важким для читання. Через накладання смуг важко зрозуміти, чи відповідає лінія верхній межі смуги одного класу чи нижній межі іншого. На щастя, у Seaborn нескладно розбити такі смуги, що перекриваються, на окремі фасетні графіки.

Щоб побачити це, дослідіть тренди рівнів SO2 для кількох міст у східній частині США. Якщо побудувати тренди та їхні смуги довіри на одному графіку — вийде каша. Щоб виправити це, скористайтеся функцією Seaborn FacetGrid(), щоб рознести довірчі інтервали по кількох панелях і полегшити їхній огляд.

Ця вправа є частиною курсу

Удосконалення візуалізацій даних у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Налаштуйте фасетну сітку, щоб розділити графіки за стовпцем city у eastern_SO2.
  • Передайте функцію побудови довірчого інтервалу до map().
  • Забарвіть довірчі інтервали в 'coral'.
  • Допоможіть середній лінії, накладеній за допомогою g.map(plt.plot,...), виділятися на тлі смуг довіри, пофарбувавши її в білий колір.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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()
Редагувати та запускати код