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用 Python 改善你的資料視覺化

Nick Strayer

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表格到視覺化（續）

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表格到視覺化（其三）

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課程所需工具

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先備知識

Introduction to Data Visualization with Matplotlib

Introduction to Data Visualization with Seaborn

Python Data Science Toolbox (Part 2)

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不同視覺化工具

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pollution.head()

         city  year  month  day     CO   NO2     O3    SO2
0  Cincinnati  2012      1    1  0.245  20.0  0.030   4.20
1  Cincinnati  2012      1    2  0.185   9.0  0.025   6.35
2  Cincinnati  2012      1    3  0.335  31.0  0.025   4.25
3  Cincinnati  2012      1    4  0.305  25.0  0.016  17.15
4  Cincinnati  2012      1    5  0.345  21.0  0.016  11.05

pollution.city.unique()

[ 'Boston',    'Cincinnati',     'Denver',       'Des Moines', 
  'Fairbanks', 'Houston',        'Indianapolis', 'Long Beach', 
  'New York',  'Salt Lake City', 'Vandenberg Air Force Base' ]
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基本散佈圖（含強調點）

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未標註離群點的散佈圖

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cinci_pollution = pollution[pollution.city == 'Cincinnati']

# 依特定日期建立顏色陣列
cinci_colors = ['orangered' if day == 38 else 'steelblue' 
                for day in cinci_pollution.day]

# 使用額外引數 facecolors 作圖
p = sns.regplot(x='NO2',
                y='SO2',
                data = cinci_pollution,
                fit_reg=False, 
                scatter_kws={'facecolors': cinci_colors,'alpha': 0.7})
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已標註離群點的散佈圖

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來做些重點標示！

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