--- id: 5e4f5c4b570f7e3a4949899f title: 海平面预报器 challengeType: 10 forumTopicId: 462370 dashedName: sea-level-predictor --- # --description-- You will be working on this project with our Gitpod starter code. 我们仍在开发 Python 课程的交互式教学部分。目前，你可以在 YouTube 上通过 freeCodeCamp.org 上传的一些视频学习这个项目相关的知识。 - 每个人视频课程的 Python (14小时) - 如何使用 Python Pandas 分析数据（10 小时） # --instructions-- 你将分析自 1880 年以来全球平均海平面变化的数据集。你将使用这些数据来预测到 2050 年的海平面变化。使用数据完成以下任务： - 使用 Pandas 从 `epa-sea-level.csv` 导入数据。 - 使用 matplotlib 创建散点图，将 `Year` 列作为 x 轴，将 `CSIRO Adjusted Sea Level` 列作为 y 轴。 - 使用 `scipy.stats` 中的 `linregress` 函数来获得最佳拟合线的斜率和 y 截距。在散点图的顶部绘制最佳拟合线。使线穿过 2050 年以预测 2050 年的海平面上升。 - 仅使用数据集中从 2000 年到最近一年的数据绘制一条新的最佳拟合线。如果上升速度继续与 2000 年一样，则使该线也经过 2050 年以预测 2050 年的海平面上升。 - x 标签应为 `Year`，y 标签应为 `Sea Level (inches)`，标题应为 `Rise in Sea Level`。样板文件还包括保存和返回图像的命令。 ## 开发 Write your code in `sea_level_predictor.py`. For development, you can use `main.py` to test your code. ## 测试 The unit tests for this project are in `test_module.py`. 为了你的方便，我们将测试从 `test_module.py` 导入到 `main.py`。 ## 提交复制项目的 URL 并将其提交给 freeCodeCamp。 ## 数据源全球平均绝对海平面变化，1880 - 2014 年，来自美国环境保护局，数据来源：CSIRO, 2015; NOAA, 2015。 # --hints-- 它应该通过所有的 Python 测试。 ```js ``` # --solutions-- ```py # Python challenges don't need solutions, # because they would need to be tested against a full working project. # Please check our contributing guidelines to learn more. ```