Menu
CoddyTech

Подписи и заголовки

Часть раздела Данные и графики путешествия по Machine Learning на Coddy. Урок 20 из 60.

К концу этой главы вы научитесь строить диаграммы, подобные этой:

Готовая диаграмма с заголовком «Шаги за неделю»: фиолетовая линия с шагами Аны и кругами, зелёные и красные точки, обозначающие дни Бена, чёрная пунктирная линия цели на отметке 10 и легенда

Всё начинается со слов. Отдельная строка может обозначать деньги, минуты или метры. Заголовок и две подписи осей указывают, что именно:

months = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
savings = [120, 250, 310, 480, 520, 700]
plt.plot(months, savings)
plt.title("My Savings")
plt.xlabel("Month")
plt.ylabel("Savings ($)")
plt.show()

Линейный график с заголовком «Мои сбережения», который поднимается от 120 до 700; под горизонтальной осью указано «Месяц», а рядом с вертикальной — «Сбережения ($)»

Каждый принимает одну строку, поэтому f-строка тоже подойдет. Укажи единицу измерения в подписи и вызови все три функции до plt.show(), который завершает построение графика.

challenge icon

Задание

Средне

Солнечная панель записывала свою мощность каждый час по утрам. Начальный код считывает название панели и строит график. Заверши график:

  1. Задай заголовок из названия, пробела и Output: для названия Shed получится Shed Output.
  2. Подпиши горизонтальную ось Hour, а вертикальную — Power (W).
  3. Покажи график.

Твой график должен выглядеть так же, как этот, для панели с названием Balcony:

Линейный график с заголовком Balcony Output, который поднимается с 15 до 170 ватт между часами 6 и 12; по горизонтали указано Hour, по вертикали — Power (W)

Твоя программа ничего не выводит. Coddy описывает твой график в выводе.

Попробуйте сами

import matplotlib.pyplot as plt

panel = input()
hours = [6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
watts = [40, 95, 160, 210, 255, 280, 290]

# Не изменяйте строку ниже
plt.plot(hours, watts)

# Напишите свой код ниже
quiz iconПроверьте себя

В этом уроке есть небольшой тест. Начните урок, чтобы ответить на вопросы и сохранить прогресс.

Все уроки раздела Данные и графики

Потренируйтесь самостоятельно: Онлайн-компилятор Python