Настройка внешнего вида данных
Внешний вид данных на графике можно настраивать прямо в момент их добавления — для этого используются аргументы-ключевые слова команды plot.
В этом упражнении вы настроите вид маркеров, стиль линий, а также цвет линий и маркеров для ваших данных.
Как и прежде, данные уже загружены в память в виде объектов pandas DataFrame: seattle_weather и austin_weather. В каждом из них есть столбцы "MONTHS" и "MLY-PRCP-NORMAL", которые вы будете строить друг против друга.
Объект Figure с именем fig и объект Axes с именем ax уже созданы для вас.
Это упражнение является частью курса
Введение в визуализацию данных с Matplotlib
Инструкции к упражнению
- Вызовите
ax.plot, чтобы построить"MLY-PRCP-NORMAL"относительно"MONTHS"для обоих DataFrame. - Передайте аргумент-ключевое слово
color, чтобы задать синий цвет ('b') для данных по Сиэтлу и красный ('r') — для данных по Остину. - Передайте аргумент-ключевое слово
marker, чтобы для данных по Сиэтлу использовались круглые маркеры ('o'), а для данных по Остину — треугольники, направленные вниз ('v'). - Передайте аргумент-ключевое слово
linestyle, чтобы данные обоих городов отображались пунктирными линиями ('--').
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Plot Seattle data, setting data appearance
ax.plot(seattle_weather["MONTH"], seattle_weather["MLY-PRCP-NORMAL"], ____)
# Plot Austin data, setting data appearance
ax.plot(austin_weather["MONTH"], austin_weather["MLY-PRCP-NORMAL"], ____)
# Call show to display the resulting plot
plt.show()