Temps de codage par couleur
L'écran n'a que deux dimensions, mais nous pouvons coder une autre dimension dans le nuage de points à l'aide de la couleur. Ici, nous allons visualiser l'ensemble de données climate_change, en traçant un diagramme de dispersion de la colonne "co2", sur l'axe des x, par rapport à la colonne "relative_temp", sur l'axe des y. Nous coderons le temps en utilisant la dimension de la couleur, les périodes antérieures apparaissant comme des nuances de bleu plus foncées et les périodes ultérieures comme des nuances de jaune plus claires.
Cet exercice fait partie du cours
Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib
Instructions
- En utilisant la méthode
ax.scatter, ajoutez un diagramme de dispersion de la colonne"co2"(axe des x) par rapport à la colonne"relative_temp". - Utilisez l'argument
cmot-clé pour transmettre l'index du DataFrame en entrée afin de colorer chaque point en fonction de sa date. - Réglez l'étiquette de l'axe des x sur
"CO2 (ppm)"et l'étiquette de l'axe des y sur"Relative temperature (C)".
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
fig, ax = plt.subplots()
# Add data: "co2", "relative_temp" as x-y, index as color
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# Set the x-axis label to "CO2 (ppm)"
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# Set the y-axis label to "Relative temperature (C)"
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plt.show()