freeCodeCamp/curriculum/challenges/japanese/08-data-analysis-with-python/data-analysis-with-python-projects/sea-level-predictor.md

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5e4f5c4b570f7e3a4949899f	海面水位の予測プログラム	10	462370	sea-level-predictor

--description--

You will be working on this project with our Replit starter code.

• Start by importing the project on Replit.
• Next, you will see a .replit window.
• Select Use run command and click the Done button.

Python カリキュラムの対話式教育コンテンツを引き続き開発中です。 現在、下記の freeCodeCamp.org YouTube チャンネルで、このプロジェクトの完了に必要なすべての知識について説明する動画をいくつか公開しています。

• Python for Everybody Video Course(14 hours)

• How to Analyze Data with Python Pandas (10 hours)

--instructions--

1880 年以降の世界的な平均海面変化のデータセットを分析します。 データを使用して、2050 年までの海面の変化を予測します。

データを使用して、次のタスクを完了してください。

• Use Pandas to import the data from epa-sea-level.csv.
• Use matplotlib to create a scatter plot using the Year column as the x-axis and the CSIRO Adjusted Sea Level column as the y-axix.
• Use the linregress function from scipy.stats to get the slope and y-intercept of the line of best fit. Plot the line of best fit over the top of the scatter plot. Make the line go through the year 2050 to predict the sea level rise in 2050.
• Plot a new line of best fit just using the data from year 2000 through the most recent year in the dataset. Make the line also go through the year 2050 to predict the sea level rise in 2050 if the rate of rise continues as it has since the year 2000.
• The x label should be Year, the y label should be Sea Level (inches), and the title should be Rise in Sea Level.

test_module.py の下に単体テストが記述してあります。

このボイラープレートには、画像を保存して返すコマンドも含まれています。

開発

開発には main.py を使用して関数をテストすることができます。 「実行」ボタンをクリックすると main.py が実行されます。

テスト

すでに test_module.py から main.py にテストをインポートしてあります。 「実行」ボタンを押すと自動的にテストが実行されます。

提出

プロジェクトの URL をコピーし、freeCodeCamp に提出してください。

データのソース

Global Average Absolute Sea Level Change, 1880-2014 from the US Environmental Protection Agency using data from CSIRO, 2015; NOAA, 2015.

--hints--

すべての Python テストが成功する必要があります。

--solutions--

  # 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.