Time series: mettiamo tutto insieme

In questo esercizio traccerai due serie temporali con scale diverse sullo stesso Axes e annoterai i dati di una di queste serie.

I dati CO2/temperature sono forniti come DataFrame chiamato climate_change. Dovresti anche usare la funzione che abbiamo definito prima, chiamata plot_timeseries, che accetta un oggetto Axes (come argomento axes), traccia una serie temporale (fornita come argomenti x e y), imposta le etichette per gli assi x e y e imposta il colore dei dati e delle etichette dei tick/assi y:

plot_timeseries(axes, x, y, color, xlabel, ylabel)

Poi, annoterai con del testo un momento importante nei dati: il 2015-10-06, quando la temperatura è salita per la prima volta oltre 1 grado sopra la media.

Questo esercizio fa parte del corso

Introduzione alla visualizzazione dei dati con Matplotlib

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Istruzioni dell'esercizio

Usa la funzione plot_timeseries per tracciare i livelli di CO2 nel tempo. Imposta xlabel su "Time (years)", ylabel su "CO2 levels" e color su 'blue'.
Crea ax2 come gemello del primo Axes.
In ax2, traccia la temperatura nel tempo, impostando ylabel su "Relative temp (Celsius)" e color su 'red'.
Annota i dati usando il metodo ax2.annotate. Posiziona il testo ">1 degree" in x=pd.Timestamp('2008-10-06'), y=-0.2 puntando con una freccia grigia sottile a x=pd.Timestamp('2015-10-06'), y=1.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

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()

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