Personnalisation de l'affichage des données
Nous pouvons personnaliser l'apparence des données dans nos graphiques, tout en ajoutant les données au graphique, en utilisant des arguments clés pour 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 tracerez.
De plus, 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
Instructions
- Contactez
ax.plotpour tracer"MLY-PRCP-NORMAL"avec"MONTHS"dans les deux DataFrames. - Transmettez les arguments clés de
colorà ces commandes afin de définir la couleur des données de Seattle en bleu (« b ») et celles d'Austin en rouge (« r »). - Transmettez les arguments clés de la commande
markerà ces commandes afin de définir les données de Seattle avec des marqueurs circulaires (« o ») et celles d'Austin avec des triangles pointant vers le bas (« v »). - Transmettez l'argument clé «
linestyle» afin d'utiliser des lignes pointillées pour les données provenant 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()