Polarkoordinaten-Diagramm mit Legende

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Einführung

In diesem Lab lernst du, wie du mit Python Matplotlib einen Polarkoordinaten-Diagramm mit einer Legende erstellst. Polarkoordinaten-Diagramme werden verwendet, um Daten in Polarkoordinaten darzustellen, was bei der Arbeit mit richtungsabhängigen Daten nützlich ist. Legenden werden verwendet, um die Bedeutung der verschiedenen Linien oder Marker in einem Diagramm zu erklären.

Tipps für die virtuelle Maschine (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 öffnen.

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


Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlottingDataGroup(["Plotting Data"]) python(("Python")) -.-> python/DataStructuresGroup(["Data Structures"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlotCustomizationGroup(["Plot Customization"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/importing_matplotlib("Importing Matplotlib") matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/figures_axes("Understanding Figures and Axes") matplotlib/PlottingDataGroup -.-> matplotlib/line_plots("Line Plots") python/DataStructuresGroup -.-> python/tuples("Tuples") matplotlib/PlotCustomizationGroup -.-> matplotlib/legend_config("Legend Configuration") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/numerical_computing("Numerical Computing") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills matplotlib/importing_matplotlib -.-> lab-48874{{"Polarkoordinaten-Diagramm mit Legende"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-48874{{"Polarkoordinaten-Diagramm mit Legende"}} matplotlib/line_plots -.-> lab-48874{{"Polarkoordinaten-Diagramm mit Legende"}} python/tuples -.-> lab-48874{{"Polarkoordinaten-Diagramm mit Legende"}} matplotlib/legend_config -.-> lab-48874{{"Polarkoordinaten-Diagramm mit Legende"}} python/importing_modules -.-> lab-48874{{"Polarkoordinaten-Diagramm mit Legende"}} python/numerical_computing -.-> lab-48874{{"Polarkoordinaten-Diagramm mit Legende"}} python/data_visualization -.-> lab-48874{{"Polarkoordinaten-Diagramm mit Legende"}} end

Bibliotheken importieren

Der erste Schritt besteht darin, die erforderlichen Bibliotheken zu importieren. In diesem Beispiel werden wir numpy und matplotlib verwenden.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Erstellen einer Figur und eines Teilplots

Als nächstes müssen wir eine Figur und einen Teilplot für unser Diagramm erstellen. Wir werden das projection-Parameter von add_subplot verwenden, um ein Polarkoordinaten-Diagramm zu erstellen.

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection="polar", facecolor="lightgoldenrodyellow")

Daten erstellen

Wir müssen einige Daten erstellen, um sie in unserem Polarkoordinaten-Diagramm zu plotten. In diesem Beispiel werden wir zwei Linien erstellen.

r = np.linspace(0, 3, 301)
theta = 2 * np.pi * r

Daten plotten

Jetzt können wir unsere Daten mit der plot-Funktion plotten. Wir werden zwei Linien mit den Daten erstellen, die wir im Schritt 3 erstellt haben.

ax.plot(theta, r, color="tab:orange", lw=3, label="a line")
ax.plot(0.5 * theta, r, color="tab:blue", ls="--", lw=3, label="another line")

Diagramm anpassen

Wir können unser Diagramm anpassen, indem wir die Gitterfarbe ändern und eine Legende hinzufügen. In diesem Beispiel werden wir die Legende leicht vom Zentrum des Diagramms weg bewegen, um Überlappungen zu vermeiden.

ax.tick_params(grid_color="palegoldenrod")
angle = np.deg2rad(67.5)
ax.legend(loc="lower left",
          bbox_to_anchor=(.5 + np.cos(angle)/2,.5 + np.sin(angle)/2))

Diagramm anzeigen

Schließlich können wir unser Diagramm mit der show-Funktion anzeigen.

plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Lab haben Sie gelernt, wie Sie mit Python Matplotlib einen Polarkoordinaten-Diagramm mit einer Legende erstellen. Sie haben auch gelernt, wie Sie das Diagramm anpassen, indem Sie die Gitterfarbe ändern und die Legende verschieben. Polarkoordinaten-Diagramme sind nützlich, wenn es um richtungsabhängige Daten geht, und Legenden helfen, die Bedeutung der verschiedenen Linien oder Marker in einem Diagramm zu erklären.