Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Tô nổi bật bằng cách mã hoá cứng

Bạn đang làm việc với thành phố Houston để xem mối quan hệ giữa ô nhiễm sulfur dioxide (SO2) và nitrogen dioxide (NO2), cụ thể là ô nhiễm trong năm gần nhất có dữ liệu được thu thập (2014). Bạn đã xác định một ngày đặc biệt tệ, 26 tháng 11, khi nồng độ SO2 tăng đột biến. Để thu hút sự chú ý của người xem vào ngày xấu này, bạn sẽ tô nổi bật nó bằng màu cam-đỏ sáng và tô các điểm còn lại màu xám.

pandas, matplotlib.pyplot và seaborn đã được nạp lần lượt dưới dạng pd, plt và sns, và sẽ có sẵn trong không gian làm việc của bạn cho phần còn lại của khóa học.

Khóa học này đề cập đến nhiều khái niệm mà bạn có thể đã quên; nếu cần ôn nhanh, hãy tải Seaborn Cheat Sheet và giữ nó bên cạnh!

Bài tập này là một phần của khóa học

Nâng cấp trực quan hóa dữ liệu của bạn với Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Sửa list comprehension để tô màu giá trị tương ứng với day thứ 330 (ngày 26 tháng 11) của year 2014 thành orangered và các điểm còn lại thành lightgray.
  • Truyền mảng houston_colors vào regplot() bằng đối số scatter_kws để tô màu các điểm.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

houston_pollution = pollution[pollution.city  ==  'Houston']

# Make array orangred for day 330 of year 2014, otherwise lightgray
houston_colors = ['orangered' if (____  ==  330) & (____  ==  2014) else 'lightgray' 
                  for day,year in zip(houston_pollution.____, houston_pollution.____)]

sns.regplot(x = 'NO2',
            y = 'SO2',
            data = houston_pollution,
            fit_reg = False, 
            # Send scatterplot argument to color points 
            scatter_kws = {'facecolors': ____, 'alpha': 0.7})
plt.show()
Chỉnh sửa và Chạy Mã