Używanie funkcji do tworzenia wykresów
Definiowanie funkcji pozwala wielokrotnie używać tego samego kodu bez konieczności jego powtarzania. Programiści często kierują się zasadą „Nie powtarzaj się".
W poprzednim ćwiczeniu zdefiniowano funkcję plot_timeseries:
plot_timeseries(axes, x, y, color, xlabel, ylabel)
Przyjmuje ona obiekt Axes (jako argument axes), dane szeregu czasowego (jako argumenty x i y), nazwę koloru (jako ciąg znaków przekazany w argumencie color) oraz etykiety osi x i y (jako xlabel i ylabel). W tym ćwiczeniu funkcja plot_timeseries jest już zdefiniowana i dostępna do użycia.
Skorzystaj z niej, aby zwizualizować dane szeregu czasowego climate_change – dostępne jako obiekt DataFrame biblioteki pandas z indeksem DateTimeIndex zawierającym daty pomiarów oraz kolumnami co2 i relative_temp.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wprowadzenie do wizualizacji danych z Matplotlib
Instrukcje do ćwiczenia
- W podanym obiekcie
axużyj funkcjiplot_timeseries, aby narysować kolumnę"co2"na niebiesko, z etykietą osi x"Time (years)"i etykietą osi y"CO2 levels". - Użyj metody
ax.twinx, aby dodać do wykresu nowy obiekt Axes współdzielący oś x z obiektemax. - Użyj funkcji
plot_timeseries, aby na bliźniaczym obiekcie Axes narysować dane z kolumny"relative_temp"na czerwono, z etykietą osi x"Time (years)"i etykietą osi y"Relative temperature (Celsius)".
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
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()