Personnaliser l'apparence des données

Nous pouvons personnaliser l'apparence des données dans nos graphiques, au moment d'ajouter les données, en utilisant des paramètres nommés dans la commande de tracé.

Dans cet exercice, vous allez personnaliser l'apparence des marqueurs, le style de ligne utilisé, ainsi que la couleur des lignes et des marqueurs pour vos données.

Comme précédemment, les données sont déjà fournies dans des objets pandas DataFrame chargés en mémoire : seattle_weather et austin_weather. Chacun contient une colonne "MONTHS" et une colonne "MLY-PRCP-NORMAL" que vous tracerez l'une par rapport à l'autre.

De plus, un objet Figure nommé fig et un objet Axes nommé ax ont déjà été créés pour vous.

Cette activité fait partie du cours

Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib

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Instructions de l’exercice

Appelez ax.plot pour tracer "MLY-PRCP-NORMAL" en fonction de "MONTHS" dans les deux DataFrame.
Transmettez l'argument nommé color à ces commandes pour définir la couleur des données de Seattle en bleu ('b') et celles d'Austin en rouge ('r').
Transmettez l'argument nommé marker à ces commandes pour utiliser des marqueurs en cercle ('o') pour Seattle et des triangles pointant vers le bas ('v') pour Austin.
Transmettez l'argument nommé linestyle pour utiliser des lignes en pointillés pour les données des deux villes ('--').

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Plot Seattle data, setting data appearance
ax.plot(seattle_weather["MONTH"], seattle_weather["MLY-PRCP-NORMAL"], ____)

# Plot Austin data, setting data appearance
ax.plot(austin_weather["MONTH"], austin_weather["MLY-PRCP-NORMAL"], ____)

# Call show to display the resulting plot
plt.show()

Modifier et exécuter le code