Einführung
Beim Datenvisualisierung werden Streudiagramme verwendet, um die Beziehung zwischen zwei Variablen darzustellen. Darüber hinaus eignen sich Histogramme zur Darstellung der Verteilung einer einzelnen Variable. In diesem Tutorial lernen Sie, wie Sie mit der Python-Bibliothek Matplotlib ein Streudiagramm mit Histogrammen erstellen.
Tipps für die virtuelle Maschine (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 von Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.
Wenn Sie während des Lernens 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
In diesem Schritt importieren wir die erforderlichen Bibliotheken.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
Zufällige Daten erstellen
In diesem Schritt werden wir zufällige Daten erstellen, die wir für das Streudiagramm verwenden.
np.random.seed(19680801)
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)
Streudiagramm erstellen
In diesem Schritt erstellen wir ein Streudiagramm mit den zufälligen Daten aus Schritt 2.
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5.5, 5.5))
ax.scatter(x, y)
ax.set_aspect(1.)
Histogramme erstellen
In diesem Schritt erstellen wir Histogramme für die x- und y-Variablen mit Hilfe von make_axes_locatable aus mpl_toolkits.axes_grid1.
divider = make_axes_locatable(ax)
ax_histx = divider.append_axes("top", 1.2, pad=0.1, sharex=ax)
ax_histy = divider.append_axes("right", 1.2, pad=0.1, sharey=ax)
ax_histx.xaxis.set_tick_params(labelbottom=False)
ax_histy.yaxis.set_tick_params(labelleft=False)
binwidth = 0.25
xymax = max(np.max(np.abs(x)), np.max(np.abs(y)))
lim = (int(xymax/binwidth) + 1)*binwidth
bins = np.arange(-lim, lim + binwidth, binwidth)
ax_histx.hist(x, bins=bins)
ax_histy.hist(y, bins=bins, orientation='horizontal')
ax_histx.set_yticks([0, 50, 100])
ax_histy.set_xticks([0, 50, 100])
Diagramm anzeigen
In diesem Schritt zeigen wir das Streudiagramm mit den Histogrammen an.
plt.show()
Zusammenfassung
In diesem Tutorial hast du gelernt, wie du mit der Python-Bibliothek Matplotlib ein Streudiagramm mit Histogrammen erstellst. Zuerst hast du die erforderlichen Bibliotheken importiert, dann hast du zufällige Daten für das Streudiagramm erstellt. Anschließend hast du das Streudiagramm und die Histogramme mit make_axes_locatable erstellt. Schließlich hast du das Diagramm angezeigt.