Warmingstripes

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd . read_csv ('mndgeg_260_tg.txt',skiprows=11) # verwijder begin- en eindspaties uit kolomnamen df.columns = df.columns.str.strip() #zet YYYY als index df = df.set_index('YYYY') #Converteren naar getallen en delen door 10 df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').astype(float)/10 print(df)

import matplotlib.pyplot as plt # 1 Normaliseren op basis van min en max van de gekozen kolom norm = plt . Normalize ( vmin = df ["YEAR"]. min () , vmax = df ["YEAR"]. max () ) # 2 Kleurenkaart kiezen ( blauw -> rood ) cmap = plt . get_cmap ("RdBu_r") # 3 Figuur maken fig , ax = plt . subplots ( figsize =(12 , 2) ) # 4 Voor elk jaar een verticale streep tekenen # Let op: enumerate geeft i = 0 ,1 ,2 ,... en val = bijbehorende waarde uit de kolom for i , val in enumerate ( df ["YEAR"]) :  ax . axvline (i , color = cmap ( norm ( val ) ) , linewidth =4) # 5 As verbergen (het gaat om de kleuren , niet om de as) ax . set_axis_off () plt . tight_layout () plt . show ()

De bovenstaande afbeelding is een representatie van de gemiddelde temperatuur dat jaar ten opzichte van het gemiddelde. Er is uit de afbeelding een zeer verontrustende conclusie te trekken: klimaatverandering is enorm duidelijk te meten en gaat enorm snel. We zien al zo'n twintig jaar een dramatische stijging in temperaturen ten opzichte van het gemiddelde, en dat is duidelijk te zien in diagrammen als deze. Het lijkt in de grafiek ook alsof de periode rond 1900 erg koud was, dat is echter niet zo omdat de gemiddelde temperatuur hoger is gaan liggen door de afgelopen jaren die bovengemiddeld warm zijn. Dat is ook de reden dat in het midden van de afbeelding de strepen erg ligt zijn: die zitten tussen de relatief koude en bovengemiddeld hoge periode in.

Dit is de link naar mijn Colab bestand voor als de code op de site niet werkt: https://colab.research.google.com/drive/1mAz8iTztC1qA02iMJqu7ZCy0tm7PHNam?usp=sharing