Eine Plotting-Funktion verwenden
Die Definition von Funktionen ermöglicht es uns, denselben Code wiederzuverwenden, ohne ihn komplett zu wiederholen. Programmierer sagen manchmal: „Wiederhole dich nicht.“
In der vorherigen Übung hast du eine Funktion namens plot_timeseries definiert:
plot_timeseries(axes, x, y, color, xlabel, ylabel)
Sie erwartet ein Axes-Objekt (als Argument axes), Zeitreihendaten (als Argumente x und y), den Namen einer Farbe (als Zeichenkette im color-Argument) und die Beschriftungen der x- und y-Achse (als Argumente xlabel und ylabel). In dieser Übung ist die Funktion plot_timeseries bereits definiert und wird dir zur Verfügung gestellt.
Mit dieser Funktion kannst du die Zeitreihendaten von climate_change als pandas-DataFrame-Objekt darstellen, das einen DateTimeIndex mit den Datumsangaben der Messungen und die Spalten co2 und relative_temp enthält.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Einführung in die Datenvisualisierung mit Matplotlib
Anleitung zur Übung
- Verwende die Funktion
plot_timeseriesim bereitgestellten Objektax, um die Spalte"co2"in blauer Farbe darzustellen, mit der Beschriftung der x-Achse"Time (years)"und der y-Achse"CO2 levels". - Verwende die Methode
ax.twinx, um der Abbildung ein Axes-Objekt hinzuzufügen, das die x-Achse mitaxteilt. - Verwende die Funktion
plot_timeseries, um die Daten in der Spalte"relative_temp"in roter Farbe zum Axes-Zwillingsobjekt hinzuzufügen, mit der Beschriftung der x-Achse"Time (years)"und der y-Achse"Relative temperature (Celsius)".
Interaktive Übung zum Anfassen
Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.
fig, ax = plt.subplots()
# Plot the CO2 levels time-series in blue
____(____, ____, ____, "blue", ____, ____)
# Create a twin Axes object that shares the x-axis
ax2 = ____
# Plot the relative temperature data in red
____(____, ____, ____, "red", ____, ____)
plt.show()