Contour Plot и плотность событий в Seaborn

Contour Plot - подходящий тип диаграммы, когда надо анализировать результаты множества событий на плоскости или карте. Используется при большом числе событий, когда при отображении точек не получается адекватно оценить плотность. Встречается в научных статьях, есть в пакетах Matlab, Origin Pro. В питоне для построения можно использовать библиотеку Seaborn.

Под капотом Seaborn при построении Contour Plot ищется функция 3d поверхности, где ось Z отвечает за плотность распределения событий на участке площади X x Y. Используется способ оценки плотности случайной величины KDE (Kernel Density Estimation) или Ядерная оценка плотности.
На выходе получаем 2d диаграмму, где отображаются контуры срезов 3d поверхности. Естественно, есть параметры построения, например, число контуров.
Полную логику построения и питон код я описывал в своем блоге.

На заглавном скриншоте - плотность преступлений в Лондоне по категориям. Категории разделены по логике Small Multiple (прошлый пост), где для каждой категории строим свой виз.

Полная интерактивная версия на Tableau Public.
Можно переключать на другие типы визуализаций, например, сравнить с dot plot, когда каждое событие отображается точкой на карте. Подложка карт - кастомная от mapbox.com.

Интересно сравнить кражи велосипедов и кражи автомобилей. Еще в категории Other crime есть ярко выраженный максимум, и он на окраине Лондона. Попробуйте догадаться что там.