Dùng độ dày của dải thay cho tô màu
Bạn là nhà nghiên cứu đang khảo sát độ cao tên lửa đạt được trước khi mất tầm nhìn và mức chất ô nhiễm tại Căn cứ Không quân Vandenberg. Bạn đã xây dựng một mô hình để dự đoán mối quan hệ này (lưu trong DataFrame rocket_height_model), và vì làm việc độc lập nên bạn không có kinh phí in hình màu trong bài báo. Bạn cần làm cho biểu đồ kết quả mô hình hoạt động tốt ở chế độ đen trắng. Để làm vậy, bạn sẽ vẽ các khoảng 90%, 95% và 99% của tác động từ mỗi chất ô nhiễm bằng các thanh có độ dày lần lượt nhỏ dần.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nâng cấp trực quan hóa dữ liệu của bạn với Python
Hướng dẫn bài tập
- Dùng độ dày
15cho 90%,10cho 95% và5cho đường biểu thị khoảng 99%. - Truyền giá trị độ dày này vào
plt.hlines(). - Đặt màu của các khoảng là
'gray'để giảm độ tương phản.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Decrase interval thickness as interval widens
sizes = [ ____, ____, ____]
int_widths = ['90% CI', '95%', '99%']
z_scores = [ 1.67, 1.96, 2.58]
for percent, Z, size in zip(int_widths, z_scores, sizes):
plt.hlines(y = rocket_model.pollutant,
xmin = rocket_model['est'] - Z*rocket_model['std_err'],
xmax = rocket_model['est'] + Z*rocket_model['std_err'],
label = percent,
# Resize lines and color them gray
linewidth = ____,
color = '____')
# Add point estimate
plt.plot('est', 'pollutant', 'wo', data = rocket_model, label = 'Point Estimate')
plt.legend(loc = 'center left', bbox_to_anchor = (1, 0.5))
plt.show()