Demo: Kompaktes Layout

Einführung

Dieses Lab bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Verwendung von Matplotlib, einer Python-Bibliothek zur Erstellung von Visualisierungen. Matplotlib ist ein beliebtes Tool zur Datenvisualisierung in der wissenschaftlichen und ingenieurtechnischen Gemeinschaft. In diesem Tutorial werden Sie durch den Prozess der Erstellung von Visualisierungen mit Matplotlib geführt.

Tipps für die virtuelle Maschine (VM)

Nachdem die VM gestartet wurde, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und auf Jupyter Notebook für die Übung zuzugreifen.

Manchmal müssen Sie möglicherweise einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Aufgrund von Einschränkungen in Jupyter Notebook kann die Validierung von Vorgängen nicht automatisiert werden.

Wenn Sie während des Lernens Probleme haben, können Sie sich gerne an Labby wenden. Geben Sie uns nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem umgehend für Sie lösen.

Importieren von Matplotlib

Bevor wir mit der Erstellung von Visualisierungen beginnen können, müssen wir Matplotlib importieren.

import matplotlib.pyplot as plt

Hier importieren wir das pyplot-Modul von Matplotlib und geben es den Alias plt. Dies ist eine gängige Konvention in der Matplotlib-Gemeinschaft.

Erstellen eines einfachen Diagramms

Nachdem wir Matplotlib importiert haben, können wir mit der Erstellung von Visualisierungen beginnen. Lassen Sie uns mit der Erstellung eines einfachen Diagramms starten.

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.show()

Hier erstellen wir zwei Listen x und y, die die x- und y-Werte für unser Diagramm enthalten. Anschließend verwenden wir die plot-Funktion, um ein Liniendiagramm von x und y zu erstellen. Schließlich verwenden wir die show-Funktion, um das Diagramm anzuzeigen.

Anpassen des Diagramms

Nachdem wir ein einfaches Diagramm erstellt haben, lassen Sie uns es anpassen.

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y, color='red', marker='o')
plt.title('My Plot')
plt.xlabel('X Axis Label')
plt.ylabel('Y Axis Label')
plt.show()

Hier haben wir einige Anpassungen an unserem Diagramm vorgenommen. Wir haben die Farbe der Linie auf rot geändert und jedem Datenpunkt einen kreisförmigen Marker hinzugefügt. Wir haben auch einen Titel und Achsenbeschriftungen zu unserem Diagramm hinzugefügt.

Erstellen mehrerer Diagramme

Wir können auch mehrere Diagramme in derselben Abbildung erstellen.

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(x, y1)
plt.title('Plot 1')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x, y2)
plt.title('Plot 2')

plt.show()

Hier verwenden wir die subplot-Funktion, um zwei Diagramme nebeneinander in derselben Abbildung zu erstellen. Wir übergeben drei Argumente an subplot: die Anzahl der Zeilen, die Anzahl der Spalten und die Nummer des Diagramms. Anschließend erstellen wir in jedem Unterdiagramm ein Diagramm.

Speichern des Diagramms

Sobald wir ein Diagramm erstellt haben, können wir es in einer Datei speichern.

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.title('My Plot')
plt.xlabel('X Axis Label')
plt.ylabel('Y Axis Label')
plt.savefig('my_plot.png')

Hier verwenden wir die savefig-Funktion, um unser Diagramm in einer Datei namens my_plot.png zu speichern.

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir gelernt, wie man Matplotlib verwendet, um Visualisierungen in Python zu erstellen. Wir haben begonnen, indem wir Matplotlib importiert und ein einfaches Diagramm erstellt haben. Anschließend haben wir unser Diagramm angepasst, indem wir die Farbe geändert und einen Titel sowie Achsenbeschriftungen hinzugefügt haben. Wir haben auch gelernt, wie man mehrere Diagramme in derselben Abbildung erstellt und wie man die Diagramme in einer Datei speichert.