ПочатиПочніть безкоштовно

Позбуваємося зайвого кольору

Можливо, ви хочете порівняти звʼязок між значеннями CO та NO2 у різних містах, використавши просту точкову діаграму з кольором для розрізнення даних міст.

Scatter plot of CO and NO2 with lots of overlapping plots

На жаль, отриманий графік дуже заплутаний. Важко розгледіти відмінності між містами, адже потрібно відрізняти подібні кольори. Іноді виявляється, що найкраща кольорова палітра для вашого графіка — відсутність кольору.

Щоб виправити цей важкочитаний графік, приберіть кольоровий компонент і зробіть фасетування за кожним містом. Хоча підсумковий графік може виглядати не так ефектно, він буде значно кращим інструментом для розпізнавання відмінностей.

Ця вправа є частиною курсу

Удосконалення візуалізацій даних у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Щоб створити графік із фасетами за city, передайте функції побудови дані pollution, прив'яжіть місто до стовпців і зробіть фасет шириною у три стовпці.
  • Використайте функцію g.map(), щоб застосувати scatterplot() до нашої сітки з тією самою естетикою, що й у початковій діаграмі розсіяння, але без аргументу hue.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Hard to read scatter of CO and NO2 w/ color mapped to city
# sns.scatterplot('CO', 'NO2',
#                 alpha = 0.2,
#                 hue = 'city',
#                 data = pollution)

# Setup a facet grid to separate the cities apart
g = sns.FacetGrid(data = ____,
                  col = '____',
                  col_wrap = ____)

# Map sns.scatterplot to create separate city scatter plots
g.map(sns.____, 'CO', 'NO2', alpha = 0.2)
plt.show()
Редагувати та запускати код