Unterdiagramme mit gemeinsamer y-Achse
Wenn du kleine Unterdiagramme erstellst, ist es oft besser, dafür zu sorgen, dass die verschiedenen Diagramme
mit derselben Skala auf der y-Achse angezeigt werden. Dies kann konfiguriert werden, indem das Schlüsselwort sharey auf True gesetzt wird.
In dieser Übung erstellst du ein Figure-Objekt mit zwei Axes-Objekten, die ihre y-Achse teilen. Wie zuvor werden die Daten in den DataFrames seattle_weather und austin_weather bereitgestellt.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Einführung in die Datenvisualisierung mit Matplotlib
Anleitung zur Übung
- Erstelle eine Abbildung mit einem Array aus zwei Axes-Objekten, die ihren y-Achsenbereich teilen.
- Zeichne Seattles
"MLY-PRCP-NORMAL"in einer durchgezogenen blauen Linie auf den oberen Achsen ein. - Füge Seattles
"MLY-PRCP-25PCTL"und"MLY-PRCP-75PCTL"als gestrichelte blaue Linien zu den oberen Achsen hinzu. - Zeichne Austins
"MLY-PRCP-NORMAL"als durchgezogene rote Linie in die unteren Axes-Objekte ein und die"MLY-PRCP-25PCTL"und"MLY-PRCP-75PCTL"als gestrichelte rote Linien.
Interaktive Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Create a figure and an array of axes: 2 rows, 1 column with shared y axis
fig, ax = plt.subplots(2, 1, sharey=True)
# Plot Seattle precipitation data in the top axes
____.plot(____, ____, color = ____)
____.plot(____, ____, color = ____, linestyle = ____)
____.plot(____, ____, color = ____, linestyle = ____)
# Plot Austin precipitation data in the bottom axes
____.plot(____, ____, color = ____)
____.plot(____, ____, color = ____, linestyle = ____)
____.plot(____, ____, color = ____, linestyle = ____)
plt.show()