ПочатиПочніть безкоштовно

Складання графіків, щоб побачити тенденції

У наборі даних про фермерські ринки вас цікавить, скільки місяців ринок працює залежно від його географії, а точніше — довготи. Вам цікаво, чи є в країні регіони, що помітно відрізняються від інших.

Щоб це перевірити, ви створюєте базову карту зі скатерплотом широти та довготи кожного ринку, зафарбувавши кожен ринок за кількістю місяців його роботи. Далі, щоб глибше розібратися у зв'язку з широтою, ви будуєте регресійний графік залежності широти від кількості місяців роботи з гнучкою лінією апроксимації, щоб з'ясувати, чи проявляються якісь тенденції. Ви хочете бачити їх одночасно, щоб отримати найчіткіше уявлення про ці тренди.

Ця вправа є частиною курсу

Удосконалення візуалізацій даних у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Налаштуйте plt.subplots() так, щоб було два вертикально розташовані графіки.
  • Призначте перший (верхній) графік для скатерплоту lon, lat.
  • Призначте другий (нижній) графік для регресійного графіка залежності lon від months_open.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Setup two stacked plots
_, (ax1, ax2) = plt.subplots(____, ____)

# Draw location scatter plot on first plot
sns.scatterplot("lon", "lat", 'months_open', 
                palette = sns.light_palette("orangered",n_colors = 12), 
                legend = False, data = markets,
                ax = ____);

# Plot a regression plot on second plot
sns.regplot('lon', 'months_open',
            scatter_kws = {'alpha': 0.2, 'color': 'gray', 'marker': '|'},
            lowess = True,
            marker = '|', data = markets, 
            ax = ____)

plt.show()
Редагувати та запускати код