改进您的 KDE

改进 KDE 的一种方式是添加"地毯图"（rug plot）。地毯图是在密度曲线下方绘制的小短划线，用来精确标示每个数据点的位置。当数据量不多时，添加地毯图尤其有用。

在数据较少的情况下，支撑区间上常会出现没有数据的空档。这时很难判断一条非零的 KDE 曲线是否真的有数据，还是由于核带宽较大造成的。地毯图有助于解决这个问题。

现在让我们回到 sns.kdeplot() 函数，绘制两条 KDE：一条针对 Vandenberg Air Force Base 的数据，另一条针对污染数据中除该城市外的所有城市。由于 Vandenberg 图形的形状来自的数据更少，请在该图的密度曲线下方添加一条地毯图。

本练习是课程的一部分

用 Python 提升数据可视化

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练习说明

将 Vandenberg 的图形颜色设为 'steelblue'。
在 Vandenberg 图中开启地毯图功能。
将非 Vandenberg 图形的颜色设为 'gray'。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

sns.kdeplot(pollution[pollution.city == 'Vandenberg Air Force Base'].O3, 
             label = 'Vandenberg',
             # Turn the color blue to stand out
             color = '____')

# Turn on rugplot
sns.____(pollution[pollution.city == 'Vandenberg Air Force Base'].O3, 
             label = 'Vandenberg',
             color = 'steelblue')

sns.kdeplot(pollution[pollution.city != 'Vandenberg Air Force Base'].O3,
             label = 'Other cities',
             # Turn the color gray
             color = '____')
plt.show()

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