堆叠图以发现趋势

在农贸市场数据集中，您关注市场开放的月份数与其地理位置（更具体地说，经度）之间的关系。您想看看国内是否存在与其他地区明显不同的区域。

为此，您将各市场的纬度和经度绘制成散点图，作为一张基础地图，并用颜色表示每个市场开放的月份数。接着，进一步挖掘纬度与开放月份的关系，您绘制纬度到开放月份数的回归图，并使用灵活的拟合曲线，观察是否出现任何趋势。您希望将二者同时查看，以便更清晰地把握这些趋势。

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

使用 plt.subplots() 设置两个垂直堆叠的子图。
将第一个（顶部）子图用于 lon 与 lat 的散点图。
将第二个（底部）子图用于 lon 与 months_open 的回归图。

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 two stacked plots
_, (ax1, ax2) = plt.subplots(____, ____)

# Draw location scatter plot on first plot
sns.scatterplot("lon", "lat", 'months_open', 
                palette = sns.light_palette("orangered",n_colors = 12), 
                legend = False, data = markets,
                ax = ____);

# Plot a regression plot on second plot
sns.regplot('lon', 'months_open',
            scatter_kws = {'alpha': 0.2, 'color': 'gray', 'marker': '|'},
            lowess = True,
            marker = '|', data = markets, 
            ax = ____)

plt.show()

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