绘制时间序列：整合应用

在本练习中，您将把两个量纲不同的时间序列绘制在同一个 Axes 上，并对其中一个序列的数据进行标注。

CO2/气温数据以名为 climate_change 的 DataFrame 提供。您还需要使用我们先前定义的函数 plot_timeseries。该函数接收一个 Axes 对象（参数名为 axes），绘制时间序列（由 x 和 y 提供），同时设置 x 轴和 y 轴的标签，并为数据以及 y 轴刻度/轴标签设置颜色：

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

随后，您将用文本标注数据中的一个关键时间点：在 2015-10-06，这一天气温首次较长期平均值上升超过 1 度。

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Matplotlib 数据可视化入门

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练习说明

使用 plot_timeseries 函数将 CO2 水平随时间绘制出来。将 xlabel 设为 "Time (years)"，ylabel 设为 "CO2 levels"，color 设为 'blue'。
创建 ax2，作为第一个 Axes 的"孪生"坐标轴。
在 ax2 中，将气温随时间绘制出来，将 ylabel 设为 "Relative temp (Celsius)"，color 设为 'red'。
使用 ax2.annotate 方法进行标注。在 x=pd.Timestamp('2008-10-06')、y=-0.2 处放置文本 ">1 degree"，并用一根细灰色箭头指向 x=pd.Timestamp('2015-10-06')、y=1。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

fig, ax = plt.subplots()

# Plot the CO2 levels time-series in blue
plot_timeseries(____, ____, ____, 'blue', ____, ____)

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

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

# Annotate point with relative temperature >1 degree
ax2.____(">1 degree", ____, ____, ____)

plt.show()

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