Khi vẽ một biểu đồ chuỗi thời gian, một biến định lượng là bắt buộc. Việc vẽ đồ thị của các đối tượng chuỗi thời gian rất có thể là một trong những bước phân tích dữ liệu chuỗi thời gian. Nếu giá trị của một biến được đo tại các thời điểm khác nhau, dữ liệu được gọi là dữ liệu chuỗi thời gian.value of a variable is measured at different points in time, the data are referred to as time-series data.
Nếu bạn có các biến khác nhau, làm thế nào bạn sẽ vẽ chuỗi thời gian với dữ liệu đó?
Vẽ đồ thị các biến khác nhau có thể là thách thức, đặc biệt là hiển thị các giá trị. Để làm như vậy, bạn cần nhiều trục y, một cho mỗi biến, như trong hình dưới đây:
Examples:
- Lập bản đồ một biểu đồ về cách GDP của một quốc gia thay đổi theo thời gian, so với dân số của nó.
- Ảnh hưởng của tốc độ gió đến nhiệt độ.
- Âm mưu dân số của hai quốc gia theo thời gian, một trên biểu đồ.
Lưu ý: Điều này khác với việc so sánh cùng một biến trên hai bộ dữ liệu khác nhau.
Có hai cách để tiếp cận vấn đề của hai biến trên biểu đồ:
- Thêm hai dòng trên một ô duy nhất và thêm trục y thứ hai với thang đo khác.
- Vẽ nhiều trục, với cùng một trục x.
Chúng ta hãy nhìn vào cái đầu tiên trong bước này:
Thêm hai dòng trên một lô duy nhất và trục y thứ hai với tỷ lệ khác
Sử dụng biểu đồ được hiển thị bên dưới, cho phép âm mưu nhiệt độ và độ ẩm trên cùng một trục. Vì biểu đồ khá dày đặc [nó có dữ liệu cho mỗi giờ], nên chỉ là sơ đồ dữ liệu trong hai ngày đầu tiên của tháng một.
Bạn có thể thấy danh sách được lọc như thế nào trong sổ ghi chép Jupyter đi kèm cho hoạt động này. Chúng tôi muốn đạt được biểu đồ này bằng cách làm theo các bước dưới đây:
Lập bản đồ một biểu đồ về cách GDP của một quốc gia thay đổi theo thời gian, so với dân số của nó.
Ảnh hưởng của tốc độ gió đến nhiệt độ.
Âm mưu dân số của hai quốc gia theo thời gian, một trên biểu đồ.
Code:
import numpy as np
january_data = weather_data_sorted[weather_data_sorted.date_TimeEST np.datetime64['2016-01-03']]
Lưu ý: Điều này khác với việc so sánh cùng một biến trên hai bộ dữ liệu khác nhau.
Có hai cách để tiếp cận vấn đề của hai biến trên biểu đồ:
Code:
fig, temp_ax = plt.subplots[]
fig.set_size_inches[14, 8]
Thêm hai dòng trên một ô duy nhất và thêm trục y thứ hai với thang đo khác.
Vẽ nhiều trục, với cùng một trục x.
Code:
humidity_ax = temp_ax.twinx[]
Chúng ta hãy nhìn vào cái đầu tiên trong bước này:
Code:
temp_ax.set_title["Hourly Temperature in NYC"]
temp_ax.set_xlabel["Date & Time"]
temp_ax.set_ylabel["Temperature [ºF]"]
Output:
Text[3.200000000000003, 0.5, 'Temperature [ºF]']
Thêm hai dòng trên một lô duy nhất và trục y thứ hai với tỷ lệ khác
Sử dụng biểu đồ được hiển thị bên dưới, cho phép âm mưu nhiệt độ và độ ẩm trên cùng một trục. Vì biểu đồ khá dày đặc [nó có dữ liệu cho mỗi giờ], nên chỉ là sơ đồ dữ liệu trong hai ngày đầu tiên của tháng một.
Code:
humidity_ax.set_ylabel["Humidity [%]"]
Bạn có thể thấy danh sách được lọc như thế nào trong sổ ghi chép Jupyter đi kèm cho hoạt động này. Chúng tôi muốn đạt được biểu đồ này bằng cách làm theo các bước dưới đây:
~~~
Text[0, 0.5, Humidity [%]]
~~~
Làm theo các bước dưới đây:
Bước 1
Code:
major_locator = AutoDateLocator[]
formatter = ConciseDateFormatter[major_locator]
humidity_ax.xaxis.set_major_formatter[formatter]
temp_ax.xaxis.set_major_formatter[formatter]
Tạo cốt truyện theo cách thông thường.
Bước 2
[Note: We must assign the return values to variables as well need to use them to set up the legend later.]
Code:
temp_lines = temp_ax.plot[january_data.date_TimeEST, january_data.TemperatureF, 'r']
humidity_lines = humidity_ax.plot[january_data.date_TimeEST, january_data.Humidity, 'c']
Có hai trục chia sẻ cùng một không gian cốt truyện. Đặt tên của các trục đầu tiên là fig, temp_ax = plt.subplots[]
fig.set_size_inches[14, 8]
0 [đối với trục nhiệt độ], thay vì chỉ là AX như chúng ta thường có thể.
fig, temp_ax = plt.subplots[]
fig.set_size_inches[14, 8]
Bước 3
Bây giờ chúng ta cần thêm một trục khác chia sẻ trục X của nó với các trục chính của chúng ta. Chúng tôi làm điều này bằng cách gọi phương thức Twinx trên các trục chính. .
Thiết lập nhãn và đánh dấu đánh dấu ngay bây giờ. Bất kỳ nhãn nào được chia sẻ đều có thể được áp dụng cho các trục chính, trong cùng một phương thức mà bạn đã thấy:
Bước 5
Tiếp theo, nhãn duy nhất cần được đặt cụ thể trên các trục độ ẩm là nhãn trục Y của nó.
Đầu ra: ~~~ Văn bản [0, 0,5, độ ẩm [%]] ~~~
Bước 6
Bây giờ, đặt vị trí đánh dấu đánh dấu trên trục x bằng cách sử dụng phép loại bỏ.
Code:
all_lines = temp_lines + humidity_lines
Bước 7
Code:
temp_ax.legend[all_lines, ["Temperature", "Humidity"]]
Output: