用带宽代替着色

您正在研究范登堡空军基地中，火箭在失去目视前能达到的高度与污染物浓度之间的关系。您已建立模型来预测这种关系（保存在 DataFrame rocket_height_model 中）。由于是独立开展研究，您无力支付期刊彩色图的费用，因此需要让模型结果图在黑白模式下也易读。为此，请将各污染物效应的 90%、95% 和 99% 区间绘制为依次变细的横条。

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用 Python 提升数据可视化

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练习说明

将区间线的粗细分别设为 90% 用 15、95% 用 10、99% 用 5。
将该粗细值传给 plt.hlines()。
将区间颜色设为 'gray'，以减弱对比度。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# 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()

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