시계열 그래프: 모두 종합하기
이 연습 문제에서는 서로 다른 스케일을 가진 두 개의 시계열을 같은 Axes에 그리고, 그중 하나의 데이터에 주석을 달아 보겠습니다.
CO2/기온 데이터는 climate_change라는 DataFrame으로 제공됩니다. 또한 앞에서 정의한 plot_timeseries 함수를 사용하세요. 이 함수는 Axes 객체(인자 axes)를 받아 시계열(x, y 인자)을 그려 주고, x축과 y축 레이블을 설정하며, 데이터 색상과 y 눈금/축 레이블 색상을 설정합니다:
plot_timeseries(axes, x, y, color, xlabel, ylabel)
그다음, 데이터에서 중요한 시점을 텍스트로 주석 처리하세요. 2015-10-06에 평균 대비 온도가 처음으로 1도 이상 상승했습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Matplotlib으로 시작하는 데이터 시각화
연습 안내
plot_timeseries함수를 사용해 시간에 따른 CO2 농도를 그리세요. xlabel은"Time (years)", ylabel은"CO2 levels", 색상은'blue'로 설정합니다.- 첫 번째 Axes의 쌍둥이 축으로
ax2를 생성하세요. ax2에서 시간에 따른 기온을 그리되, ylabel을"Relative temp (Celsius)", 색상을'red'로 설정하세요.ax2.annotate메서드로 데이터를 주석 처리하세요. 텍스트">1 degree"를 x=pd.Timestamp('2008-10-06'), y=-0.2위치에 두고, x=pd.Timestamp('2015-10-06'), y=1을 향하도록 회색의 얇은 화살표로 가리키게 하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
fig, ax = plt.subplots()
# Plot the CO2 levels time-series in blue
plot_timeseries(____, ____, ____, 'blue', ____, ____)
# Create an Axes object that shares the x-axis
ax2 = ____
# Plot the relative temperature data in red
plot_timeseries(____, ____, ____, 'red', ____, ____)
# Annotate point with relative temperature >1 degree
ax2.____(">1 degree", ____, ____, ____)
plt.show()