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Lernen Raster Hinzufügen | Abschnitt
Datenvisualisierung mit Matplotlib

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Ein weiterer wichtiger Aspekt der Anpassung ist die Gitter-Anpassung. Das pyplot-Modul verfügt über eine grid()-Funktion für diesen Zweck.

Sichtbarkeit und Achsen

Der erste Parameter visible gibt an, ob die Gitterlinien angezeigt werden sollen (standardmäßig werden sie nicht angezeigt).

Der Parameter axis bei der Gitteranpassung ermöglicht die Steuerung der Richtung, in der Gitterlinien in einem Diagramm erscheinen:

  • 'x' — zeigt vertikale Gitterlinien, die an der x-Achse ausgerichtet sind;
  • 'y' — zeigt horizontale Gitterlinien, die an der y-Achse ausgerichtet sind;
  • 'both' — zeigt Gitterlinien in beiden Richtungen an (dies ist das Standardverhalten).

Dieser Parameter ist nützlich, wenn die Datenanordnung entlang einer bestimmten Achse hervorgehoben oder die visuelle Unübersichtlichkeit durch Begrenzung der Gitterlinien auf eine Richtung reduziert werden soll.

123456789101112131415161718
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_linear = np.arange(0, 11) data_squared = data_linear ** 2 plt.plot(data_linear, label='linear function', color='red', alpha=0.5) plt.plot(data_squared, '-o', label='quadratic function', color='blue') plt.xticks(data_linear) plt.xlabel('x', loc='right') plt.ylabel('y', loc='top', rotation=0) # Setting the horizontal grid lines to be visible plt.grid(True, axis='x') plt.legend() plt.show()
copy

In diesem Beispiel wurden visible=True und axis='x' gesetzt, um nur die vertikalen Gitternetzlinien anzuzeigen. Dies verbessert das Diagramm, indem nützliche Referenzlinien hinzugefügt werden, während unnötige horizontale Elemente vermieden werden.

Farbe und Transparenz

Es ist ebenfalls möglich, die Farbe der Gitternetzlinien mit dem Parameter color und deren Transparenz mit dem Parameter alpha zu ändern.

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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_linear = np.arange(0, 11) data_squared = data_linear ** 2 plt.plot(data_linear, label='linear function', color='red', alpha=0.5) plt.plot(data_squared, '-o', label='quadratic function', color='blue') plt.xticks(data_linear) plt.xlabel('x', loc='right') plt.ylabel('y', loc='top', rotation=0) # Customizing the horizontal grid lines plt.grid(True, axis='x', alpha=0.2, color='black') plt.legend() plt.show()
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Jetzt sind unsere Gitterlinien schwarz (color='black') und transparenter (alpha=0.2), was das Diagramm noch ansprechender macht.

Note
Mehr erfahren

Es gibt noch weitere mögliche Parameter für die Funktion grid() (diese werden jedoch seltener verwendet). Hier ist die grid() Dokumentation, falls Sie weitere Optionen erkunden möchten.

Aufgabe

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Sie erhalten Temperaturdaten für Boston und Seattle und sollen die Gitterlinien des Diagramms für eine bessere Lesbarkeit anpassen.

Vervollständigen Sie den Code, um die Gitterlinien gemäß den folgenden Anforderungen zu konfigurieren:

  1. Verwendung der korrekten Funktion zur Konfiguration der Gitterlinien.
  2. Sichtbarmachung des Gitters durch entsprechende Einstellung des ersten Arguments.
  3. Beschränkung des Gitters auf Linien parallel zur x-Achse (axis='y').
  4. Festlegung der Gitterlinienfarbe auf 'slategrey'.
  5. Anpassung der Transparenz der Gitterlinien auf 0.5.

Lösung

War alles klar?

Wie können wir es verbessern?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 1. Kapitel 13
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Der Parameter axis bei der Gitteranpassung ermöglicht die Steuerung der Richtung, in der Gitterlinien in einem Diagramm erscheinen:

  • 'x' — zeigt vertikale Gitterlinien, die an der x-Achse ausgerichtet sind;
  • 'y' — zeigt horizontale Gitterlinien, die an der y-Achse ausgerichtet sind;
  • 'both' — zeigt Gitterlinien in beiden Richtungen an (dies ist das Standardverhalten).

Dieser Parameter ist nützlich, wenn die Datenanordnung entlang einer bestimmten Achse hervorgehoben oder die visuelle Unübersichtlichkeit durch Begrenzung der Gitterlinien auf eine Richtung reduziert werden soll.

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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_linear = np.arange(0, 11) data_squared = data_linear ** 2 plt.plot(data_linear, label='linear function', color='red', alpha=0.5) plt.plot(data_squared, '-o', label='quadratic function', color='blue') plt.xticks(data_linear) plt.xlabel('x', loc='right') plt.ylabel('y', loc='top', rotation=0) # Setting the horizontal grid lines to be visible plt.grid(True, axis='x') plt.legend() plt.show()
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In diesem Beispiel wurden visible=True und axis='x' gesetzt, um nur die vertikalen Gitternetzlinien anzuzeigen. Dies verbessert das Diagramm, indem nützliche Referenzlinien hinzugefügt werden, während unnötige horizontale Elemente vermieden werden.

Farbe und Transparenz

Es ist ebenfalls möglich, die Farbe der Gitternetzlinien mit dem Parameter color und deren Transparenz mit dem Parameter alpha zu ändern.

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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_linear = np.arange(0, 11) data_squared = data_linear ** 2 plt.plot(data_linear, label='linear function', color='red', alpha=0.5) plt.plot(data_squared, '-o', label='quadratic function', color='blue') plt.xticks(data_linear) plt.xlabel('x', loc='right') plt.ylabel('y', loc='top', rotation=0) # Customizing the horizontal grid lines plt.grid(True, axis='x', alpha=0.2, color='black') plt.legend() plt.show()
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Jetzt sind unsere Gitterlinien schwarz (color='black') und transparenter (alpha=0.2), was das Diagramm noch ansprechender macht.

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  1. Verwendung der korrekten Funktion zur Konfiguration der Gitterlinien.
  2. Sichtbarmachung des Gitters durch entsprechende Einstellung des ersten Arguments.
  3. Beschränkung des Gitters auf Linien parallel zur x-Achse (axis='y').
  4. Festlegung der Gitterlinienfarbe auf 'slategrey'.
  5. Anpassung der Transparenz der Gitterlinien auf 0.5.

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