Kilka wykresów na jednym

Część sekcji Dane i wykresy ścieżki Machine Learning w Coddy. Lekcja 28 z 60.

Food truck śledzi liczbę klientów i czas ich oczekiwania. Różne jednostki najlepiej przedstawić na dwóch wykresach obok siebie na jednej ilustracji:

Dwa wykresy obok siebie: słupki przedstawiające liczbę klientów od poniedziałku do piątku, rosnące do 150 w piątek, oraz linia przedstawiająca czas oczekiwania w minutach, rosnąca do 12 w piątek

Pracowite dni, długie oczekiwanie: rzut oka wystarczy, by zobaczyć, jak jest. plt.subplots(1, 2) tworzy 1 wiersz z 2 wykresami: axs[0] po lewej i axs[1] po prawej:

days = ["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri"]
customers = [60, 85, 70, 120, 150]
wait = [4, 6, 5, 9, 12]
fig, axs = plt.subplots(1, 2)
axs[0].bar(days, customers)
axs[0].set_title("Customers")
axs[1].plot(days, wait)
axs[1].set_title("Wait (min)")
plt.show()

Każdy z nich to pełny wykres z metodami, które znasz. Najpierw są wiersze, jak w przypadku kształtu: plt.subplots(2, 1) układa je jeden nad drugim.

Wyzwanie

Średni

Turysta zapisał osiem wędrówek: pokonane km i czas w hours. Funkcja startowa label(ax, title, xlabel, ylabel) nadaje nazwę jednemu wykresowi. Narysuj dwa wykresy obok siebie:

Po lewej: wykres liniowy km (w górę) w zależności od numeru wędrówki w hikes (wzdłuż osi poziomej).
Po prawej: jedna kropka na każdą wędrówkę, odległość wzdłuż osi poziomej, a czas w górę.
Nazwij każdy wykres jednym wywołaniem label, używając tekstów podanych poniżej.

Twój wynik powinien wyglądać tak jak ten, z dziennika innego turysty:

Dwa wykresy obok siebie: po lewej wykres liniowy zatytułowany Distance per Hike, z Hike na osi poziomej i Distance (km) na osi pionowej; po prawej kropki zatytułowane Time vs Distance, z Distance (km) na osi poziomej i Time (h) na osi pionowej

Teksty: Distance per Hike, Hike, Distance (km) po lewej; Time vs Distance, Distance (km), Time (h) po prawej. Program nic nie wypisuje.

Spróbuj swoich sił

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

hikes = np.arange(1, 9)
km = np.array([8.0, 12.5, 6.0, 15.0, 10.0, 18.5, 9.5, 14.0])
hours = np.array([2.5, 4.0, 2.0, 5.0, 3.5, 6.5, 3.0, 4.5])


# Nadaje jednemu wykresowi tytuł i etykiety osi (nic nie zwraca)
def label(ax, title, xlabel, ylabel):
    ax.set_title(title)
    ax.set_xlabel(xlabel)
    ax.set_ylabel(ylabel)


# Wpisz swój kod poniżej

# Nie zmieniaj poniższej linii
plt.show()