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

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5e4f5c4b570f7e3a4949899f	海平面預報器	10	462370	sea-level-predictor

--description--

你將使用我們在 Replit 的初始化項目來完成這個項目。

• 首先在 Replit 中導入項目。
• 接着，你將看到一個 .replit 窗口。
• 選擇 Use run command 並點擊 Done 按鈕。

我們仍在開發 Python 課程的交互式教學部分。 目前，你可以在 YouTube 上通過 freeCodeCamp.org 上傳的一些視頻學習這個項目相關的知識。

• 給所有人的 Python 課程（14 小時）

• 如何使用 Python Pandas 分析數據（10 小時）

--instructions--

你將分析自 1880 年以來全球平均海平面變化的數據集。 你將使用這些數據來預測到 2050 年的海平面變化。

使用數據完成以下任務：

• 使用 Pandas 從 epa-sea-level.csv 導入數據。
• 使用 matplotlib 創建散點圖，將 Year 列作爲 x 軸，將 CSIRO Adjusted Sea Level 列作爲 y 軸。
• 使用 scipy.stats 中的 linregress 函數來獲得最佳擬合線的斜率和 y 截距。 在散點圖的頂部繪製最佳擬合線。 使線穿過 2050 年以預測 2050 年的海平面上升。
• 僅使用數據集中從 2000 年到最近一年的數據繪製一條新的最佳擬合線。 如果上升速度繼續與 2000 年一樣，則使該線也經過 2050 年以預測 2050 年的海平面上升。
• x 標籤應爲 Year，y 標籤應爲 Sea Level (inches)，標題應爲 Rise in Sea Level。

單元測試是在 test_module.py 下爲你編寫的。

樣板文件還包括保存和返回圖像的命令。

開發

對於開發，你可以使用 main.py 來測試你的函數。 單擊“運行”按鈕，main.py 將運行。

測試

爲了你的方便，我們將測試從 test_module.py 導入到 main.py。 只要你點擊“運行”按鈕，測試就會自動運行。

提交

複製項目的 URL 並將其提交給 freeCodeCamp。

數據源

全球平均絕對海平面變化，1880 - 2014 年，來自美國環境保護局，數據來源：CSIRO, 2015; NOAA, 2015。

--hints--

它應該通過所有的 Python 測試。

--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.