Python Matplotlib Streudiagramm-Erstellung

Einführung

Dieser schrittweise Lab führt Sie durch die Verwendung der Matplotlib-Bibliothek in Python zum Erstellen von Visualisierungen. Matplotlib ist eine Datenvisualisierungsbibliothek, die es Benutzern ermöglicht, eine Vielzahl von Visualisierungen zu erstellen, einschließlich Linienplots, Streudiagrammen und Histogrammen. In diesem Lab werden wir mit Matplotlib einen einfachen Streudiagramm erstellen.

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 nutzen.

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

Bevor wir mit der Erstellung unserer Visualisierung beginnen, müssen wir die erforderlichen Bibliotheken importieren. In diesem Beispiel werden wir numpy und matplotlib.pyplot verwenden.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Daten erstellen

Als nächstes werden wir einige zufällige Daten erstellen, die wir in unserer Visualisierung verwenden. In diesem Beispiel werden wir zwei Arrays mit zufälligen Daten mit numpy erstellen.

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

x = np.random.rand(20)
y = 1e7 * np.random.rand(20)

Den Plot erstellen

Jetzt, wo wir unsere Daten haben, können wir unseren Plot mit Matplotlib erstellen. In diesem Beispiel werden wir einen Streudiagramm mit der plot()-Funktion erstellen.

fig, ax = plt.subplots()
plt.plot(x, y, 'o')

Den Plot formatieren

Um unseren Plot lesbarer zu gestalten, können wir ihn mit den Formatierungsfunktionen von Matplotlib formatieren. In diesem Beispiel werden wir die y-Achsenbeschriftungen formatieren, um die Werte in Millionen anzuzeigen.

def millions(x):
    return '$%1.1fM' % (x * 1e-6)

ax.fmt_ydata = millions

Den Plot anzeigen

Schließlich können wir unseren Plot mit der show()-Funktion von Matplotlib anzeigen.

plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir gelernt, wie man mit Matplotlib ein Streudiagramm erstellt. Wir haben auch gelernt, wie man den Plot formatiert und anzeigt. Matplotlib ist eine leistungsstarke Bibliothek, mit der man eine Vielzahl von Visualisierungen erstellen kann.