Lære Plotning af Flere Linjer

Ofte er det nødvendigt at oprette flere linjediagrammer på et enkelt Axes-objekt for at sammenligne forskellige tendenser eller mønstre. Dette kan gøres på to hovedmåder. Her er den første metode.

Her er et eksempel på gennemsnitlige årlige temperaturer (i $\degree$ F) for Seattle og Boston:


              12345
            
import pandas as pd
url = 'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv'
# Loading the dataset with the average yearly temperatures in Boston and Seattle
weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0)
print(weather_df.head())

To linjediagrammer vil blive brugt til at sammenligne data fra Seattle og Boston.

Første mulighed

Kald plot() to gange for at tegne to separate linjediagrammer på de samme Axes. Seriens indeks (år) bliver automatisk x-akseværdierne for begge linjer.


              1234567
            
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
weather_df = pd.read_csv('https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv', index_col=0)
# Calling the plot() function for each of the line plots
plt.plot(weather_df['Boston'], '-o')
plt.plot(weather_df['Seattle'], '-o')
plt.show()

Anden mulighed

Her kaldes plot() én gang. Fordi begge serier har markører, behandler matplotlib dem som to separate plots, hvor deres indeks igen bruges til x-aksen.

Hvis der ikke angives markører, tegner plot() kun én linje, hvor første serie bruges som x og anden som y.


              123456
            
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
weather_df = pd.read_csv('https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv', index_col=0)
# Calling the plot() function once for two line plots
plt.plot(weather_df['Boston'], '-o', weather_df['Seattle'], '-o')
plt.show()

Tredje mulighed

Du kan også videregive hele DataFrame til plot(). Hver kolonne bliver til en separat linje, og DataFrame’ens indeks bruges til x-aksen. Dette er en hurtig metode til at visualisere flere tidsserier eller egenskaber uden at kalde plot() gentagne gange.


              123456
            
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
weather_df = pd.read_csv('https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv', index_col=0)
# Calling the plot() function for whole DataFrame
plt.plot(weather_df, '-o')
plt.show()

Studér mere

Udforsk gerne endnu mere om linjediagrammer med plot() funktionsdokumentationen.

Opgave

Swipe to start coding

Brug den korrekte funktion til at oprette 2 linjediagrammer.
Angiv data_linear som argument i den første plotfunktion, uden at bruge markører.
Angiv data_squared som argument i den anden funktion, brug 'o' markører med fuldt optrukket linje.

Løsning

Var alt klart?

Tak for dine kommentarer!

Sektion 1. Kapitel 6

single

Spørg AI

Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat

Stryg for at vise menuen