Einführung
In diesem Lab werden wir lernen, wie man mithilfe der Python-Matplotlib-Bibliothek einen Polardiagramm erstellt. Wir werden einen Diagramm erstellen, das die Verteilung von Werten über verschiedene Winkel anzeigt.
Tipps für die VM
Nachdem der VM-Start abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.
Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund der Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.
Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.
Importieren der erforderlichen Bibliotheken
Wir beginnen mit dem Importieren der erforderlichen Bibliotheken. In diesem Lab werden wir Numpy und Matplotlib verwenden.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
Setzen des Zufallszufalls
Wir werden einen Zufallszufall setzen, damit die Ergebnisse reproduzierbar sind.
np.random.seed(19680801)
Definieren der Daten
Wir werden die Daten für das Diagramm definieren. Wir werden 20 zufällige Werte für Radien und Winkel generieren.
N = 20
theta = np.linspace(0.0, 2 * np.pi, N, endpoint=False)
radii = 10 * np.random.rand(N)
width = np.pi / 4 * np.random.rand(N)
colors = plt.cm.viridis(radii / 10.)
Erstellen eines Polardiagramms
Wir werden ein Polardiagramm mit dem Parameter projection='polar' erstellen.
ax = plt.subplot(projection='polar')
ax.bar(theta, radii, width=width, bottom=0.0, color=colors, alpha=0.5)
Zeige das Diagramm an
Wir werden das Diagramm mit der Funktion plt.show() anzeigen.
plt.show()
Zusammenfassung
In diesem Lab haben wir gelernt, wie man mit der Python Matplotlib-Bibliothek ein Polardiagramm erstellt. Wir haben die Numpy- und Matplotlib-Bibliotheken verwendet, um zufällige Daten zu generieren und ein Polardiagramm zu erstellen. Wir haben auch gelernt, wie man das Diagramm mit der Funktion plt.show() anzeigt.