Meisterung von Textbefehlen in Matplotlib

Einführung

Matplotlib ist eine Python-Bibliothek, die verwendet wird, um Visualisierungen wie Linienplots, Streudiagramme, Balkendiagramme und vieles mehr zu erstellen. In diesem Lab werden wir lernen, wie wir Textbefehle verwenden, um Text zu unseren Plots hinzuzufügen. Wir werden verschiedene Möglichkeiten zur Hinzufügung von Text und Anmerkungen zu unseren Plots erkunden.

VM-Tipps

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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

Zunächst müssen wir die matplotlib-Bibliothek und ihr pyplot-Modul importieren. Wir werden das pyplot-Modul verwenden, um unsere Plots zu erstellen und anzupassen.

import matplotlib.pyplot as plt

Erstellen einer Figur und eines Teilplots

Wir werden eine Figur und einen Teilplot mit der Funktion plt.subplots() erstellen. Diese Funktion gibt ein Tupel zurück, das eine Figur und einen Teilplot enthält. Wir werden den Teilplot verwenden, um Text und Anmerkungen zu unserem Plot hinzuzufügen.

fig, ax = plt.subplots()

Hinzufügen eines Titels zur Figur

Wir können einem Diagramm einen Titel hinzufügen, indem wir die Funktion fig.suptitle() verwenden. Diese Funktion nimmt einen String als Argument entgegen und setzt den Titel der Figur.

fig.suptitle('bold figure suptitle', fontsize=14, fontweight='bold')

Hinzufügen eines Titels zum Teilplot

Wir können einem Teilplot einen Titel hinzufügen, indem wir die Funktion ax.set_title() verwenden. Diese Funktion nimmt einen String als Argument entgegen und setzt den Titel des Teilplots.

ax.set_title('axes title')

Hinzufügen von Beschriftungen zu den Achsen

Wir können Beschriftungen für die x- und y-Achsen hinzufügen, indem wir die Funktionen ax.set_xlabel() und ax.set_ylabel() verwenden, respektive. Diese Funktionen nehmen einen String als Argument entgegen und setzen die Beschriftung der entsprechenden Achse.

ax.set_xlabel('xlabel')
ax.set_ylabel('ylabel')

Hinzufügen von Text zum Plot

Wir können Text zum Plot hinzufügen, indem wir die Funktion ax.text() verwenden. Diese Funktion nimmt drei Argumente entgegen: die x-Koordinate, die y-Koordinate und die Texteingabe. Wir können den Textstil mit den Argumenten style, bbox und fontsize anpassen.

ax.text(3, 8, 'boxed italics text in data coords', style='italic',
        bbox={'facecolor':'red', 'alpha': 0.5, 'pad': 10})

ax.text(2, 6, r'an equation: $E=mc^2$', fontsize=15)

ax.text(3, 2, 'Unicode: Institut f\374r Festk\366rperphysik')

ax.text(0.95, 0.01, 'colored text in axes coords',
        verticalalignment='bottom', horizontalalignment='right',
        transform=ax.transAxes,
        color='green', fontsize=15)

Hinzufügen von Anmerkungen zum Plot

Wir können Anmerkungen zum Plot hinzufügen, indem wir die Funktion ax.annotate() verwenden. Diese Funktion nimmt drei Argumente entgegen: den Anmerkungstext, die xy-Koordinate des Punktes, den wir annotieren möchten, und die xy-Koordinate der Textposition. Wir können den Anmerkungsstil mit dem Argument arrowprops anpassen.

ax.annotate('annotate', xy=(2, 1), xytext=(3, 4),
            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))

Einstellen der Plotgrenzen

Wir können die x- und y-Grenzen des Plots mit der Funktion ax.set() einstellen. Diese Funktion nimmt zwei Argumente entgegen: die x- und y-Grenzen als Tupel.

ax.set(xlim=(0, 10), ylim=(0, 10))

Anzeigen des Plots

Schließlich können wir den Plot mit der Funktion plt.show() anzeigen. Diese Funktion zeigt den Plot in einem separaten Fenster an.

plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir gelernt, wie wir Textbefehle verwenden, um Text und Anmerkungen zu unseren Plots hinzuzufügen. Wir haben verschiedene Möglichkeiten untersucht, um Text und Anmerkungen zu unseren Plots hinzuzufügen, indem wir die Funktionen ax.text() und ax.annotate() verwenden. Wir haben auch gelernt, wie wir die Grenzen des Plots mit der Funktion ax.set() einstellen. Indem wir diese Textbefehle verwenden, können wir unsere Plots informativer und leichter zu verstehen machen.

Matplotlib: Textbefehle