自定义连续型调色板

您想查看辛辛那提在 2014 年的污染水平。具体来说，您关注 CO 和 NO₂，因此先绘制一个简单的散点图来展示这两种污染物之间的关系。

Scatterplot of CO and NO2 with uncolored points

不过，O₃ 的数值与这两种污染物的关系中可能还隐藏着一些信息，因此您决定根据 O₃ 的水平为点着色。为此，您需要定义一个合适的连续型调色板，并在散点图中将 O3 列映射到该调色板。

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

创建一个从白色连续过渡到 'orangered' 的调色板。
将 O3 数值所在的列映射为点的颜色。
将您创建的调色板传入绘图函数。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Filter the data
cinci_2014 = pollution.query("city  ==  'Cincinnati' & year  ==  2014")

# Define a custom continuous color palette
color_palette = sns.____('orangered',
                         ____ = True)

# Plot mapping the color of the points with custom palette
sns.scatterplot(x = 'CO',
                y = 'NO2',
                ____ = 'O3', 
                data = cinci_2014,
                palette = ____)
plt.show()

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