Einführung
Beim Datenvisualisierung ist es oft nützlich, mehrere Diagramme zu erstellen, die eine gemeinsame Achse teilen. Dies kann mit der subplots-Funktion in Matplotlib erreicht werden. In diesem Tutorial lernen wir, wie wir benachbarte Subplots erstellen, die eine gemeinsame x-Achse teilen.
VM-Tipps
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 öffnen.
Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund von 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
Wir beginnen mit dem Import der erforderlichen Bibliotheken - numpy und matplotlib.pyplot.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
Daten generieren
Wir generieren einige Beispiel-Daten, die geplottet werden sollen. Hier verwenden wir die numpy-Bibliothek, um drei Datenarrays zu generieren.
t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)
s1 = np.sin(2 * np.pi * t)
s2 = np.exp(-t)
s3 = s1 * s2
Subplots erstellen
Wir erstellen drei Subplots mit der subplots-Funktion in Matplotlib. Wir setzen den Parameter sharex auf True, um sicherzustellen, dass die Subplots eine gemeinsame x-Achse teilen. Wir entfernen auch den vertikalen Abstand zwischen den Subplots mit der subplots_adjust-Funktion.
fig, axs = plt.subplots(3, 1, sharex=True)
fig.subplots_adjust(hspace=0)
Daten plotten
Wir plotten die Daten auf jedem Subplot und legen die y-Achsenmarkierungen und -grenzen für jedes Diagramm fest.
axs[0].plot(t, s1)
axs[0].set_yticks(np.arange(-0.9, 1.0, 0.4))
axs[0].set_ylim(-1, 1)
axs[1].plot(t, s2)
axs[1].set_yticks(np.arange(0.1, 1.0, 0.2))
axs[1].set_ylim(0, 1)
axs[2].plot(t, s3)
axs[2].set_yticks(np.arange(-0.9, 1.0, 0.4))
axs[2].set_ylim(-1, 1)
Diagramm anzeigen
Wir zeigen das Diagramm mit der show-Funktion in Matplotlib an.
plt.show()
Zusammenfassung
In diesem Tutorial haben wir gelernt, wie man benachbarte Subplots erstellt, die eine gemeinsame x-Achse teilen, mit der subplots-Funktion in Matplotlib. Wir haben auch gelernt, wie man die y-Achsenmarkierungen und -grenzen für jedes Diagramm setzt. Diese Technik ist bei der Datenvisualisierung nützlich, um mehrere Datensätze zu vergleichen, die eine gemeinsame Achse teilen.