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  3. Matplotlibで学ぶデータ可視化入門
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연습 문제

プロット用関数を使う

関数を定義すると、同じコードを繰り返し書かずに再利用できます。プログラマーはときどき "Don't repeat yourself"（繰り返しを避ける）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（引数 axes）、時系列データ（引数 x と y）、色名（文字列で color 引数として指定）、そして x 軸と y 軸のラベル（xlabel と ylabel 引数）を受け取ります。今回の演習では、関数 plot_timeseries はすでに定義済みで提供されています。

この関数を使って、pandas の DataFrame オブジェクトとして提供されている climate_change の時系列データをプロットしてください。この DataFrame には、測定日の DateTimeIndex と、co2 列および relative_temp 列があります。

지침

100 XP
  • 提供された ax オブジェクトで、関数 plot_timeseries を使い、"co2" 列を青でプロットし、x 軸ラベルを "Time (years)"、y 軸ラベルを "CO2 levels" にします。
  • 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。
  • 関数 plot_timeseries を使って、ツインの Axes オブジェクトに "relative_temp" 列のデータを赤で追加し、x 軸ラベルを "Time (years)"、y 軸ラベルを "Relative temperature (Celsius)" にします。