Tijdreeksen plotten: alles samenbrengen

In deze oefening plot je twee tijdreeksen met verschillende schalen in dezelfde Axes, en voorzie je de data van een van deze reeksen van een annotatie.

De CO2/temperatuursgegevens zijn beschikbaar als een DataFrame met de naam climate_change. Gebruik ook de functie die we eerder hebben gedefinieerd, plot_timeseries, die een Axes-object (als het argument axes) aanneemt, een tijdreeks plot (meegegeven als de argumenten x en y), de labels voor de x- en y-as instelt en de kleur instelt voor de data en voor de y-ticks/aslabels:

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

Vervolgens annoteer je met tekst een belangrijk tijdstip in de data: op 2015-10-06, toen de temperatuur voor het eerst meer dan 1 graad boven het gemiddelde uitkwam.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Introductie tot datavisualisatie met Matplotlib

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Gebruik de functie plot_timeseries om CO2-niveaus tegen de tijd te plotten. Zet xlabel op "Time (years)", ylabel op "CO2 levels" en color op 'blue'.
Maak ax2 als een tweeling van de eerste Axes.
Plot in ax2 de temperatuur tegen de tijd, met als ylabel "Relative temp (Celsius)" en color 'red'.
Annoteer de data met de methode ax2.annotate. Plaats de tekst ">1 degree" op x=pd.Timestamp('2008-10-06'), y=-0.2 en laat met een dunne grijze pijl wijzen naar x=pd.Timestamp('2015-10-06'), y=1.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

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()

Code bewerken en uitvoeren