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

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id: 5e4f5c4b570f7e3a4949899f
title: 海平面預報器
challengeType: 10
forumTopicId: 462370
dashedName: sea-level-predictor
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# --description--

你將通過使用我們的[Replit 入門代碼](https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-sea-level-predictor)來完成本項目。

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。

- [Python for Everybody 視頻課程](https://www.freecodecamp.org/news/python-for-everybody/)（14 小時）
- [Learn Python 視頻課程](https://www.freecodecamp.org/news/learn-python-video-course/)（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，使用“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
[Global Average Absolute Sea Level Change](https://datahub.io/core/sea-level-rise), 1880-2014 from the US Environmental Protection Agency using data from CSIRO, 2015; NOAA, 2015.


# --hints--

它應該通過所有的 Python 測試。

```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.
```