Einführung
In diesem Lab lernen wir, wie man mit Python Matplotlib einen Liniendiagramm erstellt. Ein Liniendiagramm ist eine Möglichkeit, Datenpunkte auf einer Linie darzustellen. Es wird verwendet, um die Entwicklung eines bestimmten Datensatzes im Laufe der Zeit zu zeigen.
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.
Bibliotheken importieren
Zunächst müssen wir die erforderlichen Bibliotheken importieren. Wir werden die Bibliothek matplotlib.pyplot verwenden, um unser Liniendiagramm zu erstellen.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
Daten erstellen
Als nächstes müssen wir einige Daten erstellen, die wir auf unserer Linie plotten werden. Wir werden NumPy verwenden, um einige zufällige Datenpunkte für unsere Linie zu erstellen.
x = np.linspace(0, 10)
Das Liniendiagramm erstellen
Jetzt können wir unser Liniendiagramm mit der Funktion plot() aus matplotlib.pyplot erstellen. Wir werden 8 zufällige Linien mit verschiedenen Farben aus dem Solarized Light-Farbschema plotten.
with plt.style.context('Solarize_Light2'):
plt.plot(x, np.sin(x) + x + np.random.randn(50))
plt.plot(x, np.sin(x) + 2 * x + np.random.randn(50))
plt.plot(x, np.sin(x) + 3 * x + np.random.randn(50))
plt.plot(x, np.sin(x) + 4 + np.random.randn(50))
plt.plot(x, np.sin(x) + 5 * x + np.random.randn(50))
plt.plot(x, np.sin(x) + 6 * x + np.random.randn(50))
plt.plot(x, np.sin(x) + 7 * x + np.random.randn(50))
plt.plot(x, np.sin(x) + 8 * x + np.random.randn(50))
Hinzufügen von Beschriftungen und Titel
Wir können Beschriftungen und einen Titel zu unserem Liniendiagramm hinzufügen, indem wir die Funktionen xlabel(), ylabel() und title() verwenden.
plt.title('8 Random Lines - Line')
plt.xlabel('x label', fontsize=14)
plt.ylabel('y label', fontsize=14)
Anzeigen des Diagramms
Schließlich können wir unser Liniendiagramm mit der Funktion show() anzeigen.
plt.show()
Zusammenfassung
In diesem Lab haben wir gelernt, wie man mit Python Matplotlib ein Liniendiagramm erstellt. Wir haben die erforderlichen Bibliotheken importiert, einige Daten erstellt und die plot()-Funktion verwendet, um unser Liniendiagramm zu erstellen. Wir haben Beschriftungen und einen Titel zu unserem Diagramm hinzugefügt und es mit der show()-Funktion angezeigt.