การใช้ฟังก์ชันสำหรับพล็อตกราฟ
การกำหนดฟังก์ชันช่วยให้นำโค้ดกลับมาใช้ซ้ำได้โดยไม่ต้องเขียนใหม่ทุกครั้ง นักพัฒนาซอฟต์แวร์มักเรียกแนวคิดนี้ว่า "Don't repeat yourself"
ในแบบฝึกหัดก่อนหน้า คุณได้กำหนดฟังก์ชันชื่อ plot_timeseries:
plot_timeseries(axes, x, y, color, xlabel, ylabel)
ฟังก์ชันนี้รับ Axes object (เป็นอาร์กิวเมนต์ axes), ข้อมูลอนุกรมเวลา (เป็นอาร์กิวเมนต์ x และ y), ชื่อสี (เป็น string ในอาร์กิวเมนต์ color) และป้ายกำกับแกน x กับแกน y (เป็นอาร์กิวเมนต์ xlabel และ ylabel) ในแบบฝึกหัดนี้ ฟังก์ชัน plot_timeseries ถูกกำหนดไว้ให้แล้ว
นำฟังก์ชันนี้ไปใช้พล็อตข้อมูลอนุกรมเวลา climate_change ซึ่งอยู่ในรูปแบบ pandas DataFrame ที่มี DateTimeIndex เก็บวันที่ของการวัด และมีคอลัมน์ co2 กับ relative_temp
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การสร้างภาพข้อมูลด้วย Matplotlib เบื้องต้น
คำแนะนำการฝึกหัด
- ใน object
axที่กำหนดให้ ใช้ฟังก์ชันplot_timeseriesพล็อตคอลัมน์"co2"ด้วยสีน้ำเงิน โดยกำหนดป้ายกำกับแกน x เป็น"Time (years)"และแกน y เป็น"CO2 levels" - ใช้เมธอด
ax.twinxเพื่อเพิ่ม Axes object ใหม่ในรูปที่ใช้แกน x ร่วมกับax - ใช้ฟังก์ชัน
plot_timeseriesพล็อตข้อมูลในคอลัมน์"relative_temp"ด้วยสีแดงบน twin Axes object โดยกำหนดป้ายกำกับแกน x เป็น"Time (years)"และแกน y เป็น"Relative temperature (Celsius)"
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
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()