把大量置信带分开显示
在同一图上叠加多条趋势线，便于快速而精确地比较，这相对简单。但如果还要给这些线添加不确定性带，图就会变得很难读。由于置信带会互相重叠，判断一条线是某个类别置信带的上边界还是另一个类别的下边界，往往很困难。好在在 Seaborn 中，把重叠的置信带拆分到独立的小面板图并不难。
为此，请探索美国东部几座城市的 SO2 水平趋势。如果将趋势及其置信带画在同一张图上——会非常混乱。为了解决这个问题，使用 Seaborn 的 FacetGrid() 函数，将置信区间分散到多个子图中，便于检查。
本练习是课程的一部分
用 Python 提升数据可视化
练习说明
- 建立一个 facet 网格，将
eastern_SO2中按city列分面显示。 - 将绘制置信区间的函数传递给
map()。 - 将置信区间着色为
'coral'。 - 为了让用
g.map(plt.plot,...)绘制的均值线在置信带上更醒目，请将其颜色设为白色。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Setup a grid of plots with columns divided by location
g = sns.FacetGrid(eastern_SO2, col = '____', col_wrap = 2)
# Map interval plots to each cities data with corol colored ribbons
g.map(plt.____, 'day', 'lower', 'upper', ____ = 'coral')
# Map overlaid mean plots with white line
g.map(plt.plot, 'day', 'mean', ____ = '____')
plt.show()