Gruppiertes Balkendiagramm mit Matplotlib

Einführung

In diesem Lab werden wir lernen, wie man einen gruppierten Balkendiagramm erstellt und wie man die Balken mit Beschriftungen versehen kann, indem man Python Matplotlib verwendet. Wir werden Daten aus dem Palmer Penguins-Dataset verwenden, um ein Diagramm zu erstellen, das die Attribute der Pinguine nach Art anzeigt.

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.

Importieren der erforderlichen Bibliotheken

Wir beginnen mit dem Importieren der erforderlichen Bibliotheken, um mit unseren Daten zu arbeiten und das Diagramm zu erstellen.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Daten vorbereiten

Als nächstes werden wir die Daten für unser Diagramm vorbereiten. Wir haben drei Pinguinarten und drei Attribute, daher werden wir ein Dictionary erstellen, das die Mittelwerte für jedes Attribut nach Art enthält.

species = ("Adelie", "Chinstrap", "Gentoo")
penguin_means = {
    'Bill Depth': (18.35, 18.43, 14.98),
    'Bill Length': (38.79, 48.83, 47.50),
    'Flipper Length': (189.95, 195.82, 217.19),
}

Erstellen eines gruppierten Balkendiagramms

Jetzt können wir unser Diagramm mit der bar-Funktion aus Matplotlib erstellen. Wir werden eine Schleife erstellen, die durch unsere Attribute iteriert und für jedes Attribut einen Satz von Balken erstellt. Wir werden auch die Breite der Balken und die Position jedes Satzes von Balken anpassen.

x = np.arange(len(species))
width = 0.25
multiplier = 0

fig, ax = plt.subplots()

for attribute, measurement in penguin_means.items():
    offset = width * multiplier
    rects = ax.bar(x + offset, measurement, width, label=attribute)
    multiplier += 1

Fügen Sie Beschriftungen zu den Balken hinzu

Wir können Beschriftungen zu den Balken hinzufügen, indem wir die bar_label-Funktion aus Matplotlib verwenden. Dies wird den Wert jedes Balkens über ihm hinzufügen.

ax.bar_label(rects, padding=3)

Anpassen des Diagramms

Wir können das Diagramm anpassen, indem wir Beschriftungen, einen Titel hinzufügen und die Beschriftungen der x-Achsenmarkierungen und die Legende anpassen. Wir werden auch die y-Achsengrenze festlegen, um sicherzustellen, dass all unsere Daten sichtbar sind.

ax.set_ylabel('Length (mm)')
ax.set_title('Penguin attributes by species')
ax.set_xticks(x + width, species)
ax.legend(loc='upper left', ncols=3)
ax.set_ylim(0, 250)

Zeige das Diagramm an

Schließlich können wir das Diagramm mit der show-Funktion aus Matplotlib anzeigen.

plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir gelernt, wie man ein gruppiertes Balkendiagramm erstellt und wie man Balken mit Beschriftungen annotiert, indem man Python Matplotlib verwendet. Wir haben Daten aus dem Palmer Penguins-Dataset genutzt, um ein Diagramm zu erstellen, das die Attribute von Pinguinen nach Art anzeigt. Wir haben auch gelernt, wie man das Diagramm anpassen kann, indem man Beschriftungen, einen Titel hinzufügt und die Beschriftungen der x-Achsenmarkierungen und die Legende anpasst.