去除不必要的颜色

您可能想用一个简单的散点图来比较各城市中 CO 与 NO₂ 的关系，并通过颜色区分不同城市的数据。

Scatter plot of CO and NO2 with lots of overlapping plots

但不幸的是，生成的图非常混乱。由于需要分辨彼此相近的颜色，很难看出城市之间的差异。事实上，有时候最适合您图表的配色方案，反而是「不使用颜色」。

为了解决这张难以阅读的图，请去掉颜色编码，并按城市进行分面。虽然得到的图可能不那么"好看"，但会更有助于区分差异。

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

若要按 city 分面绘制图表，请将 pollution 数据传给作图函数，把城市映射到列，并将分面设置为 3 列宽。
使用 g.map() 函数在网格上映射 scatterplot()，保持与原散点图相同的美学设置，但不要使用 hue 参数。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# 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()

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