y軸を共有する小さな複数プロット
スモールマルチプルを作成する際は、異なるプロットが
Y軸で同じスケールを使用して表示されるようにすることが望ましいです。これは、shareyキーワードをTrueに設定することで構成できます。
この演習では、y軸を共有する2つのAxesオブジェクトを持つFigureを作成します。従来通り、データはseattle_weatherおよびaustin_weatherのDataFramesで提供されます。
この演習はコースの一部です
Matplotlib によるデータ可視化入門
演習の手順
- y軸の範囲を共有する2つのAxesオブジェクトの配列を持つFigureを作成します。
- 上部のAxesにシアトルの
"MLY-PRCP-NORMAL"を青の実線でプロットします。 - 上部のAxesにシアトルの
"MLY-PRCP-25PCTL"と"MLY-PRCP-75PCTL"を青の破線で追加します。 - 下部のAxesにオースティンの
"MLY-PRCP-NORMAL"を赤の実線でプロットし、"MLY-PRCP-25PCTL"と"MLY-PRCP-75PCTL"を赤の破線でプロットします。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create a figure and an array of axes: 2 rows, 1 column with shared y axis
fig, ax = plt.subplots(2, 1, sharey=True)
# Plot Seattle precipitation data in the top axes
____.plot(____, ____, color = ____)
____.plot(____, ____, color = ____, linestyle = ____)
____.plot(____, ____, color = ____, linestyle = ____)
# Plot Austin precipitation data in the bottom axes
____.plot(____, ____, color = ____)
____.plot(____, ____, color = ____, linestyle = ____)
____.plot(____, ____, color = ____, linestyle = ____)
plt.show()