BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Bir Axes nesnesine veri ekleme

Bir şekle veri eklemek, Axes nesnesinin metotlarını çağırarak yapılır. Bu egzersizde, iki Amerikan şehrindeki yağış verilerini eklemek için plot metodunu kullanacağız: Seattle, WA ve Austin, TX.

Veriler, belleğe hâlihazırda yüklenmiş iki pandas DataFrame nesnesinde saklanıyor: seattle_weather, Seattle'daki hava durumu bilgilerini; austin_weather ise Austin'deki hava durumu bilgilerini tutuyor. Her iki DataFrame'de de ayların üç harfli adlarını saklayan bir "MONTH" sütunu var. Ayrıca her birinde, on yıllık bir dönemde her ay için ortalama yağışı saklayan "MLY-PRCP-NORMAL" adlı bir sütun bulunuyor.

Bu egzersizde, bu iki şehirdeki yağışı karşılaştırmana olanak tanıyacak bir görselleştirme oluşturacaksın.

Bu egzersiz

Matplotlib ile Veri Görselleştirmeye Giriş

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • matplotlib.pyplot alt modülünü plt takma adıyla içe aktar.
  • plt.subplots çağırarak bir Figure ve bir Axes nesnesi oluştur.
  • Axes'in plot metodunu çağırarak seattle_weather DataFrame'inden verileri ekle.
  • Benzer şekilde austin_weather DataFrame'inden verileri ekle ve sonuçları göstermek için plt.show çağır.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Import the matplotlib.pyplot submodule and name it plt
____

# Create a Figure and an Axes with plt.subplots
fig, ax = ____

# Plot MLY-PRCP-NORMAL from seattle_weather against the MONTH
ax.____(seattle_weather["MONTH"], ____)

# Plot MLY-PRCP-NORMAL from austin_weather against MONTH
ax.____(____, ____)

# Call the show function
____
Kodu Düzenle ve Çalıştır