Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Tùy chỉnh heatmap với bảng màu phân kỳ

Lược đồ màu mặc định mà heatmap() của Seaborn sử dụng không dành sự xử lý đặc biệt nào cho giá trị 0. Điều này ổn khi 0 không có ý nghĩa đặc biệt với biến bạn đang trực quan hóa, nhưng bạn sẽ cần tùy chỉnh bảng màu khi 0 có ý nghĩa đặc biệt, chẳng hạn khi nó đại diện cho giá trị trung tính.

Với trực quan hóa này, bạn muốn so sánh tất cả các thành phố với giá trị ô nhiễm trung bình của CO vào tháng 11 năm 2015 (được cung cấp trong DataFrame nov_2015_CO).

Để làm điều đó, hãy dùng một heat map để mã hóa số độ lệch chuẩn so với trung bình mà mức ô nhiễm CO của mỗi thành phố đạt được trong ngày. Bạn sẽ cần thay thế bảng màu mặc định bằng cách tạo bảng màu phân kỳ tùy chỉnh của riêng bạn, truyền nó vào heatmap và cho hàm biết đâu là giá trị trung tính của bạn.

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

  • Truyền bảng màu phân kỳ vào biểu đồ của bạn.

    • Lưu ý rằng hàm sns.heatmap() trong Seaborn không có đối số palette mà yêu cầu dùng đối số cmap._

  • Thêm giá trị trung tính vào heat map bằng cách chỉ định đối số center.

  • Đặt ranh giới trên và dưới của thanh màu thành -4 và 4 để làm cho chú giải đối xứng.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# Define a custom palette
color_palette = sns.diverging_palette(250, 0, as_cmap = True)

# Pass palette to plot and set axis ranges
sns.heatmap(nov_2015_CO,
            ____ = ____,
            ____ = ____,
            vmin = ____,
            vmax = ____)
plt.yticks(rotation = 0)
plt.show()
Chỉnh sửa và Chạy Mã