プロット関数を使う

関数を定義すると、同じコードをすべて繰り返さずに再利用できます。プログラマーはときどき「繰り返すな」と言います。

前の演習では、plot_timeseries という関数を定義しました。

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

この関数は、Axes オブジェクト(axes 引数)、時系列データ(x および y 引数)、色名(文字列として指定する color 引数)、および x 軸と y 軸のラベル(xlabel および ylabel 引数)を受け取ります。この演習では、関数 plot_timeseries はすでに定義されており、利用できます。

この関数を使って、測定日の DateTimeIndex と climate_change 列および co2 列を持つ pandas DataFrame オブジェクトとして提供される relative_temp の時系列データをプロットしてください。

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Matplotlib によるデータ可視化入門

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演習の手順

用意されている ax オブジェクトで、plot_timeseries 関数を使って "co2" 列を青色でプロットします。x 軸ラベルは "Time (years)"、y 軸ラベルは "CO2 levels" とします。
ax.twinx メソッドを使って、ax と x 軸を共有する Axes オブジェクトを図に追加します。
plot_timeseries 関数を使って、"relative_temp" 列のデータを赤色でこの双子の Axes オブジェクトに追加します。x 軸ラベルは "Time (years)"、y 軸ラベルは "Relative temperature (Celsius)" とします。

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。

fig, ax = plt.subplots()

# Plot the CO2 levels time-series in blue
____(____, ____, ____, "blue", ____, ____)

# Create a twin Axes object that shares the x-axis
ax2 = ____

# Plot the relative temperature data in red
____(____, ____, ____, "red", ____, ____)

plt.show()

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