ПочатиПочніть безкоштовно

Вибір правильної змінної для кодування кольором

Вам потрібно візуалізувати показники забруднення для Лонг-Біч і сусідніх міст у часі. Наданий код створює наведений нижче (важкий для читання) графік, який складається з максимальних значень забруднювачів (надано як max_pollutant_values), при цьому стовпчики зафарбовано за містами.

Mutlicolor and busy bar plots with four rows corresponding to the four pollutants in dataset

Це можна швидко покращити кількома штрихами. Якщо залишити на графіку лише міста із західної частини країни, уникнете перенасичення. Далі, якщо поміняти кодування кольором із city на year, зможете використати порядкову палітру. Це вбереже читача від постійного звіряння з легендою, щоб зрозуміти, який колір відповідає якому місту.

Ця вправа є частиною курсу

Удосконалення візуалізацій даних у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Видаліть 'Indianapolis', 'Des Moines', 'Cincinnati', 'Houston' із вектора cities.
  • Поміняйте місцями кодування змінних city та year.
  • Використайте палітру ColorBrewer 'BuGn', щоб коректно відобразити кольори для нової порядкової змінної.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Reduce to just cities in the western half of US
cities = ['Fairbanks', 'Long Beach', 'Vandenberg Air Force Base', 'Denver', 
          'Indianapolis', 'Des Moines', 'Cincinnati', 'Houston']

# Filter data to desired cities
city_maxes = max_pollutant_values[max_pollutant_values.city.isin(cities)]

# Swap city and year encodings
sns.catplot(x = 'year', hue = 'city',
              y = 'value', row = 'pollutant',    
              # Change palette to one appropriate for ordinal categories
              data = city_maxes, palette = 'muted',
              sharey = False, kind = 'bar')
plt.show()
Редагувати та запускати код