硬性指定重點標示

你正在與休士頓市合作分析二氧化硫（SO₂）與二氧化氮（NO₂）的污染關係，特別關注最新一年的資料（2014 年）。你挑出了 11 月 26 日這天，因為當天 SO₂ 濃度出現明顯飆升。為了把觀眾的注意力引導到這一天，你將把這一天用亮橘紅色標示，其餘點則設為灰色。

pandas、matplotlib.pyplot 與 seaborn 分別已載入為 pd、plt 和 sns，並會在整個課程的工作環境中可用。

本課程會涉及許多你可能已經忘記的概念；若需要快速複習，請下載並隨手參考 Seaborn Cheat Sheet。

本練習屬於課程

用 Python 改善你的資料視覺化

檢視課程

練習說明

修改串列生成式，將 2014 年第 330 個 day（11 月 26 日）對應的值設為 orangered，其餘點設為 lightgray。
將 houston_colors 陣列透過 scatter_kws 參數傳入 regplot()，以設定點的顏色。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

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()

編輯並執行程式碼