Створення JointGrid і jointplot
JointGrid у Seaborn поєднує одновимірні графіки, як-от гістограми, «килимкові» графіки (rug) та KDE-графіки,
з двовимірними графіками, наприклад, точковими (scatter) і регресійними. Процес створення таких візуалізацій
вам уже має бути знайомий. Вони також демонструють, як Seaborn надає зручні функції для поєднання кількох графіків в одному.
У цих вправах ми використаємо дані велосипедного прокату, які ви вже бачили раніше. У цій вправі ми розглянемо зв'язок між рівнем вологості та загальною кількістю оренд, щоб з'ясувати, чи є тут цікава залежність, яку варто дослідити далі.
Ця вправа є частиною курсу
Середній рівень візуалізації даних із Seaborn
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Build a JointGrid comparing humidity and total_rentals
sns.___("whitegrid")
g = sns.___(___="hum",
___="total_rentals",
data=df,
xlim=(0.1, 1.0))
g.plot(sns.___, sns.histplot)
plt.show()
plt.clf()