Ereignisplots mit Matplotlib erstellen

Einführung

In diesem Lab lernst du, wie du mit Matplotlib einen Ereignisplot erstellen kannst. Ein Ereignisplot ist eine Möglichkeit, das Auftreten von Ereignissen im Laufe der Zeit darzustellen. Die Ereignisse können als Linien oder Punkte dargestellt werden. In diesem Lab wird dir die Erstellung von horizontalen und vertikalen Ereignisplots mit unterschiedlichen Linieneigenschaften beigeführt.

Tipps für die VM

Nachdem der Start der VM abgeschlossen ist, klicke in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.

Manchmal musst du einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund der Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn du während des Lernens Probleme hast, kannst du Labby gerne fragen. Gib nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für dich prompt beheben.

Bibliotheken importieren und Zufallszahlengenerator initialisieren

Wir beginnen mit dem Import der erforderlichen Bibliotheken und der Initialisierung eines Zufallszahlengenerators für die Reproduzierbarkeit.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

import matplotlib

matplotlib.rcParams['font.size'] = 8.0

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

Zufällige Daten erstellen

Als nächstes werden wir einige zufällige Daten erstellen, die wir für unsere Ereignisplots verwenden werden.

data1 = np.random.random([6, 50])

Farben und Linieneigenschaften für den ersten Ereignisplot festlegen

Wir werden für jede Menge von Positionen im ersten Ereignisplot unterschiedliche Farben und Linieneigenschaften festlegen.

colors1 = [f'C{i}' for i in range(6)]

lineoffsets1 = [-15, -3, 1, 1.5, 6, 10]
linelengths1 = [5, 2, 1, 1, 3, 1.5]

Den ersten Ereignisplot erstellen - horizontale Ausrichtung

Wir werden den ersten Ereignisplot in einer horizontalen Ausrichtung erstellen.

fig, axs = plt.subplots(2, 2)

axs[0, 0].eventplot(data1, colors=colors1, lineoffsets=lineoffsets1,
                    linelengths=linelengths1)

Den ersten Ereignisplot erstellen - vertikale Ausrichtung

Wir werden den ersten Ereignisplot in einer vertikalen Ausrichtung erstellen.

axs[1, 0].eventplot(data1, colors=colors1, lineoffsets=lineoffsets1,
                    linelengths=linelengths1, orientation='vertical')

Zufällige Daten für den zweiten Ereignisplot erstellen

Wir werden eine weitere Menge zufälliger Daten für den zweiten Ereignisplot erstellen. Wir werden die Gamma-Verteilung für ästhetische Zwecke verwenden.

data2 = np.random.gamma(4, size=[60, 50])

Linieneigenschaften für den zweiten Ereignisplot festlegen

Wir werden individuelle Werte für die Linieneigenschaften im zweiten Ereignisplot verwenden. Diese Werte werden für alle Datensätze verwendet, mit Ausnahme von lineoffsets2, das den Inkrement zwischen jedem Datensatz festlegt.

colors2 = 'black'
lineoffsets2 = 1
linelengths2 = 1

Den zweiten Ereignisplot erstellen - horizontale Ausrichtung

Wir werden den zweiten Ereignisplot in einer horizontalen Ausrichtung erstellen.

axs[0, 1].eventplot(data2, colors=colors2, lineoffsets=lineoffsets2,
                    linelengths=linelengths2)

Den zweiten Ereignisplot erstellen - vertikale Ausrichtung

Wir werden den zweiten Ereignisplot in einer vertikalen Ausrichtung erstellen.

axs[1, 1].eventplot(data2, colors=colors2, lineoffsets=lineoffsets2,
                    linelengths=linelengths2, orientation='vertical')

Zeige die Ereignisplots an

Wir werden die Ereignisplots mit plt.show() anzeigen.

plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Lab haben Sie gelernt, wie Sie Ereignisplots in Matplotlib erstellen. Sie haben gelernt, wie Sie horizontale und vertikale Ereignisplots mit unterschiedlichen Linieneigenschaften erstellen. Indem Sie sich an der Schritt-für-Schritt-Anleitung halten, können Sie Ihre eigenen Ereignisplots für Ihre Daten leicht erstellen.