Вивчайте Побудова Кількох Ліній

Часто виникає необхідність створювати кілька лінійних графіків на одному об'єкті Axes для порівняння різних тенденцій або закономірностей. Це можна зробити двома основними способами. Ось перший підхід.

Наведено зразок середньорічних температур (у $\degree$ F) Seattle та 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())

Для порівняння даних Seattle та Boston буде використано два лінійних графіки.

Перший варіант

Викликати plot() двічі, щоб побудувати два окремі лінійні графіки на одних і тих самих Axes. Індекси Series (роки) автоматично стають значеннями осі x для обох ліній.


              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()

Другий варіант

Тут plot() викликається один раз. Оскільки обидві серії мають маркери, matplotlib сприймає їх як два окремі графіки, знову використовуючи їхні індекси для осі x.

Якщо маркери не задані, plot() будує лише одну лінію, використовуючи першу Series як x, а другу як 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()

Третій варіант

Можна також передати весь DataFrame у функцію plot(). Кожен стовпець стане окремою лінією, а індекс DataFrame буде використано для осі x. Це швидкий спосіб візуалізувати кілька часових рядів або ознак без багаторазового виклику 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()

Вивчайте більше

Досліджуйте ще більше про лінійні графіки за допомогою plot() документації функції.

Завдання

Swipe to start coding

Використання відповідної функції для створення 2 лінійних графіків.
Передайте data_linear як аргумент у першій функції побудови графіка, не використовуйте маркери.
Передайте data_squared як аргумент у другій функції, використовуйте маркери 'o' із суцільною лінією.

Рішення

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 6

single

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Свайпніть щоб показати меню