Matplotlib - Tutorial zu stufenweisen Histogrammen

Einführung

Matplotlib ist eine Datenvisualisierungsbibliothek in Python. Es wird weit verbreitet zur Erstellung einer Vielzahl von Visualisierungen wie Linienplots, Streudiagramme, Balkendiagramme, Histogramme und vieles mehr verwendet. In diesem Tutorial wird sich auf die Schritt-für-Schritt-Erstellung von Histogrammen mit Matplotlib konzentrieren.

Tipps für die virtuelle Maschine

Nachdem der Start der virtuellen Maschine 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.

Importieren der erforderlichen Bibliotheken und Module

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from matplotlib.patches import StepPatch

Daten vorbereiten

np.random.seed(0)
h, edges = np.histogram(np.random.normal(5, 3, 5000),
                        bins=np.linspace(0, 10, 20))

Erstellen eines einfachen Stufenhistogramms

plt.stairs(h, edges, label='Simple histogram')
plt.legend()
plt.show()

Ändern der Grundlinie des Stufenhistogramms

plt.stairs(h, edges + 5, baseline=50, label='Modified baseline')
plt.legend()
plt.show()

Erstellen eines Stufenhistogramms ohne Kanten

plt.stairs(h, edges + 10, baseline=None, label='No edges')
plt.legend()
plt.show()

Erstellen eines gefüllten Histogramms

plt.stairs(np.arange(1, 6, 1), fill=True,
              label='Filled histogram\nw/ automatic edges')
plt.legend()
plt.show()

Erstellen eines gekreuzten Histogramms

plt.stairs(np.arange(1, 6, 1)*0.3, np.arange(2, 8, 1),
              orientation='horizontal', hatch='//',
              label='Hatched histogram\nw/ horizontal orientation')
plt.legend()
plt.show()

Erstellen eines StepPatch-Künstlers

patch = StepPatch(values=[1, 2, 3, 2, 1],
                  edges=range(1, 7),
                  label=('Patch derived underlying object\n'
                         'with default edge/facecolor behaviour'))
plt.gca().add_patch(patch)
plt.xlim(0, 7)
plt.ylim(-1, 5)
plt.legend()
plt.show()

Erstellen von gestapelten Histogrammen

A = [[0, 0, 0],
     [1, 2, 3],
     [2, 4, 6],
     [3, 6, 9]]

for i in range(len(A) - 1):
    plt.stairs(A[i+1], baseline=A[i], fill=True)
plt.show()

Vergleichen von .pyplot.step und .pyplot.stairs

bins = np.arange(14)
centers = bins[:-1] + np.diff(bins) / 2
y = np.sin(centers / 2)

plt.step(bins[:-1], y, where='post', label='step(where="post")')
plt.plot(bins[:-1], y, 'o--', color='grey', alpha=0.3)

plt.stairs(y - 1, bins, baseline=None, label='stairs()')
plt.plot(centers, y - 1, 'o--', color='grey', alpha=0.3)
plt.plot(np.repeat(bins, 2), np.hstack([y[0], np.repeat(y, 2), y[-1]]) - 1,
         'o', color='red', alpha=0.2)

plt.legend()
plt.title('step() vs. stairs()')
plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Tutorial wurden die Grundlagen des Erstellens von stufenweisen Histogrammen mit Matplotlib behandelt. Wir haben gelernt, wie einfache Stufenhistogramme erstellt werden, die Grundlage von Histogrammen geändert wird, gefüllte und gekreuzte Histogramme erstellt werden und gestapelte Histogramme erstellt werden. Wir haben auch die Unterschiede zwischen .pyplot.step und .pyplot.stairs verglichen.