データの見た目をカスタマイズする
プロットにデータを追加する際、plot コマンドのキーワード引数を使えば、データの見た目をカスタマイズできます。
この演習では、マーカーの見た目や使用する線のスタイル、線とマーカーの色をカスタマイズします。
これまでと同様、データはすでに seattle_weather と austin_weather という pandas DataFrame オブジェクトとしてメモリに読み込まれています。それぞれに "MONTHS" 列と "MLY-PRCP-NORMAL" 列があり、これらを互いにプロットします。
さらに、fig という名前の Figure オブジェクトと ax という名前の Axes オブジェクトもすでに作成済みです。
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
ax.plotを呼び出して、両方の DataFrame で"MLY-PRCP-NORMAL"に対して"MONTHS"をプロットします。colorキーワード引数をこれらのコマンドに渡して、シアトルのデータの色を青（'b'）に、オースティンのデータの色を赤（'r'）に設定します。markerキーワード引数をこれらのコマンドに渡して、シアトルのデータには円形マーカー（'o'）を、オースティンのマーカーには下向き三角形（'v'）を設定します。linestyleキーワード引数を渡して、両都市のデータに破線（'--'）を使用します。
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。
# Plot Seattle data, setting data appearance
ax.plot(seattle_weather["MONTH"], seattle_weather["MLY-PRCP-NORMAL"], ____)
# Plot Austin data, setting data appearance
ax.plot(austin_weather["MONTH"], austin_weather["MLY-PRCP-NORMAL"], ____)
# Call show to display the resulting plot
plt.show()