Création de petits multiples avec plt.subplots
Les petits multiples sont utilisés pour créer un graphique de plusieurs ensembles de données côte à côte. Dans Matplotlib, il est possible de créer des petits multiples à l'aide de la fonction plt.subplots(). Le premier argument correspond au nombre de lignes dans le tableau d'objets Axes générés et le second argument correspond au nombre de colonnes. Dans cet exercice, vous utiliserez les données d'Austin et de Seattle pour vous entraîner à créer et à remplir un tableau de sous-graphiques.
Les données vous sont fournies dans des DataFrames : seattle_weather et austin_weather. Chacune d'entre elles comporte une colonne "MONTH" (pour la température moyenne) et une colonne "MLY-PRCP-NORMAL" (pour les précipitations moyennes), ainsi qu'une colonne "MLY-TAVG-NORMAL" (pour la température moyenne). Dans cet exercice, vous allez créer un graphique dans un sous-graphique distinct représentant les précipitations mensuelles moyennes et les températures moyennes de chaque ville.
Cet exercice fait partie du cours
Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib
Instructions
- Créez une figure et un tableau de sous-graphiques comportant 2 lignes et 2 colonnes.
- En considérant les axes supérieurs gauches comme indice 0, 0, créez un graphique des précipitations à Seattle.
- Dans le coin supérieur droit (indice 0,1), veuillez réaliser un graphique des températures de Seattle.
- Dans le coin inférieur gauche (1, 0) et le coin inférieur droit (1, 1), veuillez réaliser un graphique des précipitations et des températures à Austin.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Create a Figure and an array of subplots with 2 rows and 2 columns
fig, ax = plt.subplots(____, ____)
# Addressing the top left Axes as index 0, 0, plot month and Seattle precipitation
ax[0, 0].plot(____, ____)
# In the top right (index 0,1), plot month and Seattle temperatures
ax[0, 1].plot(____, ____)
# In the bottom left (1, 0) plot month and Austin precipitations
ax[____].plot(____, ____)
# In the bottom right (1, 1) plot month and Austin temperatures
ax[____].plot(____, ____)
plt.show()