플로팅 함수 사용하기

함수를 정의해 두면 같은 코드를 반복해서 작성하지 않고 재사용할 수 있어요. 프로그래머들은 종종 "Don't repeat yourself"라고 말하죠.

이전 연습 문제에서 plot_timeseries라는 함수를 정의했어요:

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

이 함수는 Axes 객체(axes 인자), 시계열 데이터(x, y 인자), 색상 이름(문자열, color 인자), 그리고 x축/ y축 레이블(xlabel, ylabel 인자)을 받습니다. 이번 연습 문제에서는 plot_timeseries 함수가 이미 정의되어 제공되어 있어요.

이 함수를 사용해 pandas DataFrame인 climate_change 시계열 데이터를 그려 보세요. 이 DataFrame은 측정 날짜가 담긴 DateTimeIndex와 co2, relative_temp 열을 가지고 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Matplotlib으로 시작하는 데이터 시각화

강의 보기

연습 안내

제공된 ax 객체에서 plot_timeseries 함수를 사용해 "co2" 열을 파란색으로 플로팅하고, x축 레이블은 "Time (years)", y축 레이블은 "CO2 levels"로 지정하세요.
ax.twinx 메서드를 사용해 ax와 x축을 공유하는 Axes 객체를 그림에 추가하세요.
plot_timeseries 함수를 사용해 twin Axes 객체에 "relative_temp" 열의 데이터를 빨간색으로 추가하고, x축 레이블은 "Time (years)", y축 레이블은 "Relative temperature (Celsius)"로 지정하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

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()

코드 편집 및 실행