सरल स्कैटर प्लॉट
स्कैटर एक द्विचर (bi-variate) विज़ुअलाइज़ेशन तकनीक है। ये डेटा की हर रिकॉर्ड को एक बिंदु के रूप में प्लॉट करते हैं। हर बिंदु का स्थान दो वैरिएबल्स के मान से तय होता है: पहला वैरिएबल x-axis के साथ दूरी तय करता है और दूसरा वैरिएबल y-axis के साथ ऊँचाई।
इस अभ्यास में, आप climate_change डेटा का एक स्कैटर प्लॉट बनाएँगे। यह DataFrame, जो पहले से लोड है, में "co2" कॉलम है जो हर महीने कार्बन डाइऑक्साइड की माप दिखाता है और एक अन्य कॉलम "relative_temp" है, जो उसी समय पर मापी गई तापमान को दर्शाता है।
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Matplotlib के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन परिचय
अभ्यास निर्देश
ax.scatterमेथड का उपयोग करके डेटा प्लॉट में जोड़ें: x-axis पर"co2"और y-axis पर"relative_temp"।- x-axis का लेबल
"CO2 (ppm)"सेट करें। - y-axis का लेबल
"Relative temperature (C)"सेट करें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
fig, ax = plt.subplots()
# Add data: "co2" on x-axis, "relative_temp" on y-axis
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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()