Liniendiagramm
Anwendungen
Liniendiagramm wird verwendet, um die Beziehung zwischen zwei Variablen (z. B. x, y) mithilfe von Geraden darzustellen. Formaler ausgedrückt zeigt es die Beziehung zwischen kontinuierlichen oder ordinalen Variablen in Form kontinuierlicher Datenpunkte. Darüber hinaus kann es zeigen, wie sich eine bestimmte Variable im Zeitverlauf verändert.
Erstellen eines Liniendiagramms
Verwenden Sie die bekannte Funktion plot() aus pyplot, um Liniendiagramme zu erstellen. Hier ein Beispiel, das eine quadratische Beziehung zwischen zwei Variablen darstellt:
123456789import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_linear = np.arange(0, 6) data_squared = data_linear ** 2 # Creating a line plot with specifying x and y plt.plot(data_linear, data_squared, '-o') plt.show()
Tatsächlich lässt sich dieser Code noch weiter vereinfachen. Sehen Sie sich ein weiteres Beispiel an:
123456import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_squared = np.arange(0, 6) ** 2 # Creating a line plot using only one array plt.plot(data_squared, '-o') plt.show()
Wenn nur ein Array (oder pandas.Series()) wie data_squared an die Funktion plot() übergeben wird, verwendet matplotlib die Array-Werte für die y-Achse. Die x-Achse wird automatisch anhand der Elementindizes generiert — in diesem Fall die Zahlen von 0 bis 5.
Swipe to start coding
- Die korrekte Funktion zur Erstellung eines Liniendiagramms verwenden.
- Die Argumente
x_data(x-Achse) undy_data(y-Achse) in der richtigen Reihenfolge als erste zwei Argumente übergeben. - Das rechte Argument so wählen, dass das Diagramm sowohl Marker als auch Linien enthält.
Lösung
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Can you explain the difference between passing one array versus two arrays to the plot() function?
What other plot styles or markers can I use with matplotlib?
How can I customize the appearance of my line plot?
Großartig!
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123456import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_squared = np.arange(0, 6) ** 2 # Creating a line plot using only one array plt.plot(data_squared, '-o') plt.show()
Wenn nur ein Array (oder pandas.Series()) wie data_squared an die Funktion plot() übergeben wird, verwendet matplotlib die Array-Werte für die y-Achse. Die x-Achse wird automatisch anhand der Elementindizes generiert — in diesem Fall die Zahlen von 0 bis 5.
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