Matplotlib - Diagramme im ggplot - Stil

Einführung

Matplotlib ist eine Diagrammbibliothek für die Programmiersprache Python und seine Erweiterung für numerische Mathematik, NumPy. In diesem Tutorial führen wir Sie durch den Prozess der Erstellung eines Diagramms mit der ggplot-Stylesheet in Matplotlib.

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 öffnen.

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 und Stylesheet einstellen

Zunächst müssen wir die erforderlichen Bibliotheken importieren und das ggplot-Stylesheet einstellen.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.style.use('ggplot')

Ein Streudiagramm erstellen

Wir werden ein Streudiagramm mit zufälligen Datenpunkten erstellen.

## Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)

## Create random data points
x, y = np.random.normal(size=(2, 200))

## Create a scatter plot
plt.plot(x, y, 'o')
plt.show()

Sinusförmige Linien erstellen

Wir werden sinusförmige Linien mit Farben aus dem Standardfarbzyklus erstellen.

## Create sinusoidal lines
L = 2*np.pi
x = np.linspace(0, L)
ncolors = len(plt.rcParams['axes.prop_cycle'])
shift = np.linspace(0, L, ncolors, endpoint=False)

for s in shift:
    plt.plot(x, np.sin(x + s), '-')
plt.margins(0)
plt.show()

Säulendiagramme erstellen

Wir werden Säulendiagramme mit zufälligen Datenpunkten erstellen.

## Create bar graphs
x = np.arange(5)
y1, y2 = np.random.randint(1, 25, size=(2, 5))
width = 0.25

plt.bar(x, y1, width)
plt.bar(x + width, y2, width, color=list(plt.rcParams['axes.prop_cycle'])[2]['color'])
plt.xticks(x + width, labels=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
plt.show()

Kreise erstellen

Wir werden Kreise mit Farben aus dem Standardfarbzyklus erstellen.

## Create circles
fig, ax = plt.subplots()
for i, color in enumerate(plt.rcParams['axes.prop_cycle']):
    xy = np.random.normal(size=2)
    ax.add_patch(plt.Circle(xy, radius=0.3, color=color['color']))
ax.axis('equal')
ax.margins(0)
plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Tutorial haben wir gelernt, wie man mit der ggplot - Stylsheet in Matplotlib einen Plot erstellt. Wir haben ein Streudiagramm, sinusförmige Linien, Säulendiagramme und Kreise mit Farben aus dem Standardfarbzyklus erstellt. Matplotlib ist ein leistungsstarkes Tool zur Erstellung von Visualisierungen in Python.