Kursinhalt

Ultimative Visualisierung mit Python

1. Einführung in Matplotlib

Anwendungsfälle für das Plotten Warum Matplotlib Verwenden?Erstellen Einer Leinwand Grundlegendes Plotten

2. Erstellen Häufig Verwendeter Diagramme

Liniendiagramm Mehrere Linienplots Streudiagramm Balkendiagramm Gestapelte Balkendiagramme Gruppierte Balkendiagramme

3. Anpassung von Plots

Titel zum Diagramm Hinzufügen Legende Hinzufügen Achsenanpassung Farben und Transparenz Anpassen des Grids Unterdiagramme

4. Mehr Statistische Diagramme

Histogram Boxplot Kreisdiagramm

5. Visualisierung mit Seaborn

Einführung in Seaborn Countplot Diagrammdekoration KDE-Diagramm Joint Plot Paar-Diagramm Heatmap

Achsenanpassung

Anpassung der Ticks

Zum Anpassen der Ticks bietet das pyplot-Modul zwei Funktionen mit identischer Syntax:

xticks() für die x-Achse;
yticks() für die y-Achse.

Beide Funktionen haben zwei wichtige Parameter:

ticks gibt an, wo die Ticks erscheinen sollen (verwenden Sie einen array-ähnlichen Typ). Sie können Ticks entfernen, indem Sie eine leere Liste übergeben;
labels weist den Ticks an den angegebenen Positionen Beschriftungen zu. Dieser Parameter muss zusammen mit dem Ticks-Parameter verwendet werden.

Sie können auch zusätzliche Schlüsselwortargumente angeben, um das Erscheinungsbild der Beschriftungen zu steuern.

Nun ist es Zeit für einige Beispiele. Hier ist eines der Diagramme, die wir kürzlich erstellt haben:

Alles scheint mit diesem Diagramm ziemlich in Ordnung zu sein, jedoch wäre es besser, mehr Jahre auf der x-Achse in diesem Bereich (1995-2020) zu haben. Verwenden wir xticks() zu diesem Zweck:


              123456789101112
            
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
url = 'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv'
# Loading the dataset with the average yearly temperatures in Boston and Seattle
weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0)
plt.plot(weather_df['Boston'], label='Boston')
plt.plot(weather_df['Seattle'], label='Seattle')
plt.title('Boston and Seattle average yearly temperatures')
plt.legend(loc='upper left')
# Setting the x-ticks coordinates and their rotation
plt.xticks(range(1995, 2021, 2), rotation=30)
plt.show()

Jetzt gibt es jedes zweite Jahr in diesem Bereich auf der x-Achse. Wir haben dies erreicht, indem wir die range()-Funktion (mit dem Schrittparameter 2) für das ticks-Argument verwendet haben.

Außerdem haben wir ein Schlüsselwortargument rotation verwendet, um die Tick-Beschriftungen um 30 Grad gegen den Uhrzeigersinn zu drehen, um die Lesbarkeit zu verbessern.

Wir könnten auch die Liste der Beschriftungen für die Ticks angeben, indem wir die labels festlegen (z.B. labels = ['label1', 'label2']).

Anpassung der Achsenbeschriftungen

Sie können die Funktionen xlabel() und ylabel() aus dem pyplot-Modul verwenden, um die Beschriftungen für die x-Achse und die y-Achse festzulegen. Diese Funktionen benötigen nur einen Parameter: die Beschriftung selbst (ein string).


              123456789101112
            
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
url = 'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv'
weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0)
plt.plot(weather_df['Boston'], label='Boston')
plt.plot(weather_df['Seattle'], label='Seattle')
plt.title('Boston and Seattle average yearly temperatures')
plt.legend(loc='upper left')
plt.xticks(range(1995, 2021, 2), rotation=30)
# Setting the label for the y-axis
plt.ylabel('Temperature, °F')
plt.show()

Es ist auch möglich, das Erscheinungsbild des Labels zu ändern, zum Beispiel die Schriftgröße über das fontsize Schlüsselwortargument oder seine Farbe über das color Schlüsselwortargument festzulegen.

Zusätzlich gibt es den loc Parameter, der den Label-Standort angibt (standardmäßig center).

Für das x-Achsen-Label sind 'left', 'center' und 'right' mögliche Werte;
Für die y-Achse gibt es anstelle von 'left' und 'right' 'top' und 'bottom'.

Sie können mehr in der Dokumentation erkunden: xlabel, ylabel.

Aufgabe

Swipe to start coding

Verwenden Sie die richtige Funktion, um data_linear als x-Achsen-Ticks festzulegen.
Verwenden Sie die richtige Funktion, um 'x' als x-Achsen-Label festzulegen.
Verwenden Sie 'right' als Standort für das x-Achsen-Label.
Verwenden Sie die richtige Funktion, um 'y' als y-Achsen-Label festzulegen.
Verwenden Sie 'top' als Standort für das y-Achsen-Label.
Setzen Sie den rotation Parameter auf 0 für das y-Achsen-Label.

Lösung

Wechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwenden

War alles klar?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 3. Kapitel 3

Achsenanpassung

Anpassung der Ticks

Zum Anpassen der Ticks bietet das pyplot-Modul zwei Funktionen mit identischer Syntax:

xticks() für die x-Achse;
yticks() für die y-Achse.

Beide Funktionen haben zwei wichtige Parameter:

ticks gibt an, wo die Ticks erscheinen sollen (verwenden Sie einen array-ähnlichen Typ). Sie können Ticks entfernen, indem Sie eine leere Liste übergeben;
labels weist den Ticks an den angegebenen Positionen Beschriftungen zu. Dieser Parameter muss zusammen mit dem Ticks-Parameter verwendet werden.

Sie können auch zusätzliche Schlüsselwortargumente angeben, um das Erscheinungsbild der Beschriftungen zu steuern.

Nun ist es Zeit für einige Beispiele. Hier ist eines der Diagramme, die wir kürzlich erstellt haben:

Alles scheint mit diesem Diagramm ziemlich in Ordnung zu sein, jedoch wäre es besser, mehr Jahre auf der x-Achse in diesem Bereich (1995-2020) zu haben. Verwenden wir xticks() zu diesem Zweck:


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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
url = 'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv'
# Loading the dataset with the average yearly temperatures in Boston and Seattle
weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0)
plt.plot(weather_df['Boston'], label='Boston')
plt.plot(weather_df['Seattle'], label='Seattle')
plt.title('Boston and Seattle average yearly temperatures')
plt.legend(loc='upper left')
# Setting the x-ticks coordinates and their rotation
plt.xticks(range(1995, 2021, 2), rotation=30)
plt.show()

Außerdem haben wir ein Schlüsselwortargument rotation verwendet, um die Tick-Beschriftungen um 30 Grad gegen den Uhrzeigersinn zu drehen, um die Lesbarkeit zu verbessern.

Wir könnten auch die Liste der Beschriftungen für die Ticks angeben, indem wir die labels festlegen (z.B. labels = ['label1', 'label2']).

Anpassung der Achsenbeschriftungen


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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
url = 'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv'
weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0)
plt.plot(weather_df['Boston'], label='Boston')
plt.plot(weather_df['Seattle'], label='Seattle')
plt.title('Boston and Seattle average yearly temperatures')
plt.legend(loc='upper left')
plt.xticks(range(1995, 2021, 2), rotation=30)
# Setting the label for the y-axis
plt.ylabel('Temperature, °F')
plt.show()

Zusätzlich gibt es den loc Parameter, der den Label-Standort angibt (standardmäßig center).

Für das x-Achsen-Label sind 'left', 'center' und 'right' mögliche Werte;
Für die y-Achse gibt es anstelle von 'left' und 'right' 'top' und 'bottom'.

Sie können mehr in der Dokumentation erkunden: xlabel, ylabel.

Aufgabe

Swipe to start coding

Verwenden Sie die richtige Funktion, um data_linear als x-Achsen-Ticks festzulegen.
Verwenden Sie die richtige Funktion, um 'x' als x-Achsen-Label festzulegen.
Verwenden Sie 'right' als Standort für das x-Achsen-Label.
Verwenden Sie die richtige Funktion, um 'y' als y-Achsen-Label festzulegen.
Verwenden Sie 'top' als Standort für das y-Achsen-Label.
Setzen Sie den rotation Parameter auf 0 für das y-Achsen-Label.

Lösung

Wechseln Sie zum Desktop, um in der realen Welt zu übenFahren Sie dort fort, wo Sie sind, indem Sie eine der folgenden Optionen verwenden

War alles klar?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 3. Kapitel 3

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