移除不必要的顏色
你可能想用一個簡單的散佈圖，並以顏色區分不同城市，來比較 CO 與 NO2 在各城市之間的關係。
不幸的是，產生的圖非常混亂。要分辨城市之間的差異很困難，因為你得在相似的顏色間做區分。有時候，對你的圖來說最好的調色盤，其實是「不使用任何顏色」。
為了改善這張難以閱讀的圖表，移除顏色設定，改用依城市分面。雖然結果可能不如原本花俏，但會更有助於辨識差異。
本練習屬於課程
用 Python 改善你的資料視覺化
練習說明
- 若要建立依
city分面的圖表，將pollution資料傳入繪圖函式，將 city 對應到欄（columns），並將分面設為 3 欄寬。 - 使用
g.map()函式，將scatterplot()套用到網格上，維持與原本散佈圖相同的視覺變數，但不要加入hue引數。
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。
# Hard to read scatter of CO and NO2 w/ color mapped to city
# sns.scatterplot('CO', 'NO2',
# alpha = 0.2,
# hue = 'city',
# data = pollution)
# Setup a facet grid to separate the cities apart
g = sns.FacetGrid(data = ____,
col = '____',
col_wrap = ____)
# Map sns.scatterplot to create separate city scatter plots
g.map(sns.____, 'CO', 'NO2', alpha = 0.2)
plt.show()