Створення PairGrid
Під час дослідження набору даних одна з перших дій — переглянути взаємозв'язки між парами змінних. Зазвичай цей крок передує подальшому аналізу.
Seaborn підтримує такий попарний аналіз за допомогою PairGrid. У цій вправі
ми повернемося до даних про страхові премії на авто, які ви аналізували в Розділі 1. Усі дані
доступні у змінній df.
Ця вправа є частиною курсу
Середній рівень візуалізації даних із Seaborn
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Create a PairGrid with a scatter plot for fatal_collisions and premiums
g = sns.___(df, ___=["fatal_collisions", "premiums"])
g2 = g.___(sns.scatterplot)
plt.show()
plt.clf()