Matplotlib Visualisierungstechniken für die Datenanalyse

Einführung

In diesem Lab lernst du, wie du die Matplotlib-Bibliothek verwendest, um verschiedene Diagramme zu erstellen. Matplotlib ist eine Python-Bibliothek zur Visualisierung von Daten. Sie baut auf den Bibliotheken NumPy und SciPy auf und ermöglicht es dir, eine Vielzahl von Visualisierungen wie Linien-Diagramme, Streudiagramme und Balkendiagramme zu erstellen.

Tipps für die virtuelle Maschine

Nachdem der Start der virtuellen Maschine 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 bei der Lernphase Probleme hast, kannst du Labby gerne fragen. Gib nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für dich prompt beheben.

Matplotlib und Numpy-Bibliotheken importieren

Bevor wir beginnen, Diagramme zu erstellen, müssen wir die Matplotlib- und Numpy-Bibliotheken importieren. Wir können dies tun, indem wir den folgenden Code ausführen:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Erstellen eines einfachen Linien-Diagramms

In diesem Schritt werden wir ein einfaches Linien-Diagramm mit Matplotlib erstellen. Wir beginnen damit, einige Daten zu generieren, die wir mit der NumPy-Funktion linspace() und der cos()-Funktion plotten werden. Anschließend werden wir die plot()-Funktion verwenden, um das Diagramm zu erstellen.

t = np.linspace(0.0, 1.0, 100)
s = np.cos(4 * np.pi * t) + 2

plt.plot(t, s)
plt.show()

Das Diagramm anpassen

In diesem Schritt werden wir das Diagramm anpassen, indem wir Beschriftungen für die x- und y-Achsen hinzufügen und einen Titel für das Diagramm setzen.

plt.plot(t, s)

plt.xlabel('time (s)')
plt.ylabel('Velocity (degrees/sec)')
plt.title('Cosine Wave')
plt.show()

Erstellen eines Streudiagramms

In diesem Schritt werden wir ein Streudiagramm mit Matplotlib erstellen. Wir beginnen damit, einige zufällige Daten zu generieren, die wir mit der NumPy-Funktion random() plotten werden. Anschließend werden wir die scatter()-Funktion verwenden, um das Diagramm zu erstellen.

x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)

plt.scatter(x, y)
plt.show()

Erstellen eines Balkendiagramms

In diesem Schritt werden wir ein Balkendiagramm mit Matplotlib erstellen. Wir beginnen damit, einige Daten zu generieren, die wir mit der NumPy-Funktion random() plotten werden. Anschließend werden wir die bar()-Funktion verwenden, um das Diagramm zu erstellen.

x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = np.random.randint(1, 10, 5)

plt.bar(x, y)
plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Lab haben Sie die Grundlagen des Gebrauchs von Matplotlib gelernt, um verschiedene Arten von Diagrammen wie Linien-Diagramme, Streudiagramme und Balkendiagramme zu erstellen. Sie haben auch gelernt, wie Sie die Diagramme anpassen, indem Sie Beschriftungen für die x- und y-Achsen und Titel für das Diagramm hinzufügen. Mit diesen Fähigkeiten können Sie jetzt Ihre eigenen Diagramme erstellen, um Ihre Daten zu visualisieren.