Afficher et annoter des graphiques
Comme vous l'avez vu plus tôt, si l'indice d'un DataFrame pandas est composé de dates, pandas formate automatiquement l'axe des x pour qu'il soit facile à lire. De plus, la méthode .plot() vous permet d'indiquer divers paramètres pour adapter votre graphique de séries chronologiques (couleur des lignes, épaisseur des lignes et taille de la figure).
Vous avez peut‑être remarqué la notation ax = df.plot(...) et vous vous demandez à quoi sert l'objet ax. C'est parce que la fonction plot renvoie un objet AxesSubplot de matplotlib, et il est d'usage d'assigner cet objet retourné à une variable nommée ax. Cela vous permet aussi d'ajouter d'autres annotations et précisions à votre graphique, comme les étiquettes des axes.
Cette activité fait partie du cours
Visualiser des séries chronologiques en Python
Instructions de l’exercice
Affichez un graphique linéaire du DataFrame discoveries.
- Spécifiez la couleur de la ligne comme
'blue'. - L'épaisseur de la ligne comme 2.
- Les dimensions de votre graphique à une longueur de 8 et une largeur de 3.
- Spécifiez un
fontsizede 6.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Plot a line chart of the discoveries DataFrame using the specified arguments
ax = ____.____(____='blue', ____=(8, ____), ____=2, fontsize=____)
# Specify the title in your plot
ax.set_title('Number of great inventions and scientific discoveries from 1860 to 1959', fontsize=8)
# Show plot
plt.show()