使用绘图函数

定义函数可以让我们复用相同的代码，而不用反复粘贴。程序员有时把这称为 "Don't repeat yourself"。

在上一个练习中，您定义了一个名为 plot_timeseries 的函数：

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

它接收一个 Axes 对象（参数名为 axes）、时间序列数据（参数 x 和 y）、颜色名称（字符串，作为 color 参数），以及 x 轴和 y 轴标签（参数 xlabel 和 ylabel）。在本练习中，函数 plot_timeseries 已经为您定义并提供。

请使用该函数绘制 climate_change 时间序列数据。它是一个 pandas DataFrame 对象，索引为测量日期的 DateTimeIndex，包含 co2 和 relative_temp 两列。

本练习是课程的一部分

Matplotlib 数据可视化入门

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练习说明

在提供的 ax 对象上，使用函数 plot_timeseries 将 "co2" 列绘制为蓝色，x 轴标签为 "Time (years)"，y 轴标签为 "CO2 levels"。
使用 ax.twinx 方法为图形添加一个与 ax 共享 x 轴的 Axes 对象。
使用函数 plot_timeseries 将 "relative_temp" 列的数据以红色绘制到新的双轴 Axes 对象上，x 轴标签为 "Time (years)"，y 轴标签为 "Relative temperature (Celsius)"。

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
____(____, ____, ____, "blue", ____, ____)

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

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

plt.show()

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