Personnaliser l'apparence des données

Nous pouvons personnaliser l'apparence des données dans nos tracés, tout en ajoutant les données au tracé, en utilisant des arguments de type mot-clé à la commande plot.

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

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

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

Cet exercice fait partie du cours

Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib

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Instructions

Appelez ax.plot pour tracer "MLY-PRCP-NORMAL" par rapport à "MONTHS" dans les deux DataFrame.
Passez les arguments color à ces commandes pour que les données de Seattle soient colorées en bleu ("b") et celles d'Austin en rouge ("r").
Transmettez les arguments marker à ces commandes pour définir les données de Seattle comme des marqueurs circulaires ("o") et les marqueurs d'Austin comme des triangles pointant vers le bas ("v").
Passez l'argument du mot-clé linestyle pour utiliser des lignes pointillées pour les données des deux villes ('--').

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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