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Encodage du temps par couleur

L'écran ne comporte que deux dimensions, mais nous pouvons coder une autre dimension dans le graphique à l'aide de la couleur. Ici, nous allons visualiser l'ensemble de données climate_change, en réalisant un diagramme en nuages de points 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 à l'aide de la dimension couleur, les moments passés apparaissant dans des nuances de bleu plus foncées et les moments futurs dans des nuances de jaune plus claires.

Cet exercice fait partie du cours

Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib

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Instructions

  • À l'aide de la méthode ax.scatter, ajoutez un diagramme en nuage de points de la colonne "co2" (axe des x) par rapport à la colonne "relative_temp".
  • Utilisez l'argument clé c pour transmettre l'index du DataFrame en tant qu'entrée afin de colorer chaque point en fonction de sa date.
  • Définissez 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
____

# Set the x-axis label to "CO2 (ppm)"
____

# Set the y-axis label to "Relative temperature (C)"
____

plt.show()
Modifier et exécuter le code