シンプルな散布図
散布図は二変量の可視化手法です。データ中の各レコードを点としてプロットし、各点の位置は2つの変数の値で決まります。1つ目の変数が x 軸方向の位置、2つ目の変数が y 軸方向の高さを決定します。
この演習では、climate_change データの散布図を作成します。すでに読み込まれているこの DataFrame には、毎月の二酸化炭素の測定値を示す "co2" 列と、同時期に計測された気温を示す "relative_temp" 列があります。
この演習はコースの一部です
Matplotlibで学ぶデータ可視化入門
演習の手順
ax.scatterメソッドを使って、"co2"を x 軸、"relative_temp"を y 軸にしてデータをプロットします。- x 軸ラベルを
"CO2 (ppm)"に設定します。 - y 軸ラベルを
"Relative temperature (C)"に設定します。
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()
# Add data: "co2" on x-axis, "relative_temp" on y-axis
____
# Set the x-axis label to "CO2 (ppm)"
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# Set the y-axis label to "Relative temperature (C)"
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plt.show()