टाइम-सीरीज़ प्लॉटिंग: सब एक साथ
इस अभ्यास में, आप एक ही Axes पर अलग-अलग स्केल वाली दो टाइम-सीरीज़ प्लॉट करेंगे, और इनमें से एक सीरीज़ के डेटा को एनोटेट करेंगे.
CO2/तापमान का डेटा climate_change नाम के DataFrame के रूप में दिया गया है. आपको पहले परिभाषित किया गया फ़ंक्शन plot_timeseries भी उपयोग करना है, जो एक Axes ऑब्जेक्ट (तर्क axes के रूप में) लेता है, एक टाइम-सीरीज़ (तर्क x और y के रूप में) प्लॉट करता है, x-axis और y-axis के लेबल सेट करता है, और डेटा तथा y tick/axis लेबल के लिए रंग सेट करता है:
plot_timeseries(axes, x, y, color, xlabel, ylabel)
इसके बाद, आप डेटा में एक महत्वपूर्ण समय-बिंदु को टेक्स्ट से एनोटेट करेंगे: 2015-10-06 को, जब औसत से तापमान पहली बार 1 डिग्री से ऊपर पहुँचा.
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Matplotlib के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन परिचय
अभ्यास निर्देश
plot_timeseriesफ़ंक्शन का उपयोग करके समय के साथ CO2 स्तर प्लॉट करें. xlabel को"Time (years)", ylabel को"CO2 levels"और color को'blue'रखें.- पहले वाले Axes के ट्विन के रूप में
ax2बनाएँ. ax2में, समय के साथ तापमान प्लॉट करें, ylabel को"Relative temp (Celsius)"और color को'red'सेट करते हुए.ax2.annotateमेथड का उपयोग करके डेटा को एनोटेट करें. टेक्स्ट">1 degree"को x=pd.Timestamp('2008-10-06'), y=-0.2पर रखें, जो ग्रे पतले एरो से x=pd.Timestamp('2015-10-06'), y=1की ओर इशारा करे.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
fig, ax = plt.subplots()
# Plot the CO2 levels time-series in blue
plot_timeseries(____, ____, ____, 'blue', ____, ____)
# Create an Axes object that shares the x-axis
ax2 = ____
# Plot the relative temperature data in red
plot_timeseries(____, ____, ____, 'red', ____, ____)
# Annotate point with relative temperature >1 degree
ax2.____(">1 degree", ____, ____, ____)
plt.show()