Lære Flere Linjediagrammer | Oprettelse af Almindeligt Anvendte Diagrammer

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 samme Axes. Seriens indeks (år) bliver automatisk x-aksens værdier 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, og bruger igen deres indeks 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

Det er også muligt at videregive hele DataFrame til plot(). Hver kolonne bliver til en separat linje, og DataFrame’ens indeks anvendes til x-aksen. Dette er en hurtig metode til at visualisere flere tidsserier eller egenskaber uden gentagne kald til plot().


              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

Du er velkommen til at udforske 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 første plot-funktion, uden at bruge markører.
Angiv data_squared som argument i anden funktion, brug 'o' markører med fuldt optrukket linje.

Løsning

Var alt klart?

Tak for dine kommentarer!

Sektion 2. Kapitel 2

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