Een plotfunctie gebruiken

Functies definiëren zorgt ervoor dat je dezelfde code kunt hergebruiken zonder alles te hoeven herhalen. Programmeurs zeggen soms "Don't repeat yourself".

In de vorige oefening heb je een functie gedefinieerd met de naam plot_timeseries:

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

Deze neemt een Axes-object (als argument axes), tijdreeksgegevens (als x- en y-argumenten), de naam van een kleur (als string, meegegeven via het argument color) en labels voor de x- en y-as (als de argumenten xlabel en ylabel). In deze oefening is de functie plot_timeseries al gedefinieerd en voor je klaargezet.

Gebruik deze functie om de climate_change-tijdreeksgegevens te plotten. Deze zijn gegeven als een pandas DataFrame-object met een DateTimeIndex met de datums van de metingen en kolommen co2 en relative_temp.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Introductie tot datavisualisatie met Matplotlib

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Gebruik in het meegeleverde ax-object de functie plot_timeseries om de kolom "co2" in blauw te plotten, met als x-aslabel "Time (years)" en y-aslabel "CO2 levels".
Gebruik de methode ax.twinx om een Axes-object aan de figuur toe te voegen dat de x-as deelt met ax.
Gebruik de functie plot_timeseries om de gegevens in de kolom "relative_temp" in rood toe te voegen aan het twin-Axes-object, met als x-aslabel "Time (years)" en y-aslabel "Relative temperature (Celsius)".

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
____(____, ____, ____, "blue", ____, ____)

# Create a twin Axes object that shares the x-axis
ax2 = ____

# Plot the relative temperature data in red
____(____, ____, ____, "red", ____, ____)

plt.show()

Code bewerken en uitvoeren