Python Библиотеки. Джейд Картер

изменений температуры. Например, можно использовать цветовую карту типа `coolwarm` для выделения разницы между холодными и теплыми областями.

      3. Построение Глобальной Карты:

      – Используя библиотеку Matplotlib, постройте глобальную карту, на которой цветами будет представлена температура в различных регионах. Широта и долгота могут быть представлены на осях X и Y, а цветом можно отображать температурные значения.

      4. Добавление Интерактивности:

      – Добавьте интерактивность к карте, чтобы пользователи могли навигировать по временной оси и наблюдать изменения температуры в различные периоды.

      5. Анимация (опционально):

      – Если у вас есть временные данные, рассмотрите возможность добавления анимации для визуализации динамики изменений температуры в течение времени.

      6. Сохранение и Публикация:

      – Сохраните визуализацию в удобных форматах (например, PNG или GIF) для возможности вставки в презентации, отчеты или веб-страницы.

      7. Анализ и Интерпретация:

      – Проанализируйте глобальную карту температурных изменений и сделайте выводы о тенденциях в изменениях температуры в различных регионах мира.

      Эта задача не только поможет вам понять, как применять цветовые карты для визуализации данных, но и позволит вам рассмотреть вопросы глобального мониторинга изменений температуры.

      Решение данной задачи может включать использование библиотеки Matplotlib в языке программирования Python. Приведенный ниже код демонстрирует пример создания глобальной карты температурных изменений с использованием цветовой карты `coolwarm`. Предполагается, что данные о температуре уже загружены в соответствующий формат.

      ```python

      import matplotlib.pyplot as plt

      import numpy as np

      # Подготовка данных (пример)

      latitudes = np.random.uniform(low=-90, high=90, size=(1000,))

      longitudes = np.random.uniform(low=-180, high=180, size=(1000,))

      temperatures = np.random.uniform(low=-20, high=40, size=(1000,))

      # Выбор цветовой карты

      cmap = 'rainbow_r'

      # Построение глобальной карты

      fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))

      scatter = ax.scatter(longitudes, latitudes, c=temperatures, cmap=cmap, s=50, alpha=0.7)

      plt.colorbar(scatter, label='Temperature (°C)')

      # Добавление интерактивности (подписи и т.д.)

      # Настройка внешнего вида карты (опционально)

      # Сохранение и отображение

      plt.savefig('global_temperature_map.png')

      plt.show()

      ```

      Этот код создает точечный график на глобальной карте, где каждая точка представляет собой регион с определенными координатами и температурой. Цвет точек отражает температурные значения с использованием цветовой карты `coolwarm`. Пользователь может легко настраивать параметры визуализации, добавлять интерактивность и адаптировать код под свои конкретные потребности.

      7. Темы оформления (Styles):

      Matplotlib включает в себя различные темы оформления, которые изменяют внешний вид всех графиков на одной или нескольких диаграммах. Это позволяет легко сменить общий стиль графиков в проекте.

      Рассмотрим пример использования различных тем оформления в библиотеке Matplotlib:

      ```python

      import numpy as np

      import matplotlib.pyplot as plt

      # Создание данных для примера

      x = np.linspace(0, 10, 100)

      y1 = np.sin(x)

      y2