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description=Vertikale, horizontale, gruppierte und gestapelte Balkendiagramme in Python mit Matplotlib erstellen. Mit Farben, Breite, Fehlerbalken und Speichern.;

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sets zusammenführen tuples verbinden list comprehension listen methoden dictionaries durchlaufen listen durchlaufen sets durchlaufen tuples durchlaufen strings modifizieren verschachtelte dictionaries ausgabevariablen python home python listen python sets python strings python tuples python variablen elemente entfernen listenelemente entfernen set elemente entfernen set methoden strings slicen listen sortieren string methoden tuple methoden tupel entpacken tuples aktualisieren variablennamen python einführung python erste schritte python syntax python kommentare python variablen python datentypen python zahlen python casting python strings python booleans python operatoren python listen python tupeln gruppieren python dictionaries python if else python while schleifen python for schleifen python funktionen python lambda python arrays python klassen objekte python vererbung python iteratoren python scope python module python datumsangaben python math python json python regex python pip 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python vollständiger leitfaden vertikale horizontale gruppierte und gestapelte balkendiagramme in python mit matplotlib erstellen mit farben breite fehlerbalken und speichern die funktionen bar und barh von matplotlib ermöglichen das erstellen von balkendiagrammen mit denen sich mengen über kategorien hinweg vergleichen lassen dieses kapitel behandelt alles vom einfachsten diagramm mit einer datenreihe bis hin zu gruppierten und gestapelten layouts mit praktischen anpassungsoptionen die in realen projekten häufig benötigt werden farben balkenbreite randgestaltung fehlerbalken und das speichern des ergebnisses in eine datei stellen sie vor dem start sicher dass matplotlib installiert ist pip install matplotlib kopieren wenn sie neu in der bibliothek sind lesen sie zuerst die kapitel matplotlib introduction und getting started was ist ein balkendiagramm ein balkendiagramm verwendet rechteckige balken deren länge einen numerischen wert kodiert so lassen sich mengen über diskrete kategorien hinweg leicht vergleichen beispielsweise monatliche umsätze bevölkerungszahlen nach land oder testergebnisse nach fach verwenden sie ein balkendiagramm wenn sie eine einzelne kennzahl über kategorien hinweg vergleichen einfaches balkendiagramm sie zeigen möchten wie sich ein gesamtwert in teile aufgliedert gestapeltes balkendiagramm sie mehrere kennzahlen nebeneinander für dieselben kategorien vergleichen müssen gruppiertes balkendiagramm ihre kategoriebezeichnungen lang sind und sich horizontal besser lesen lassen horizontales balkendiagramm einfaches vertikales balkendiagramm erstellen die funktion plt bar x height nimmt eine folge von kategoriebezeichnungen oder numerischen positionen und eine passende folge von balkenhöhen entgegen import matplotlib pyplot as plt categories a b c d e values 10 24 36 40 15 plt bar categories values plt title sample bar chart plt xlabel category plt ylabel value plt tight_layout plt show kopieren plt tight_layout verhindert dass achsenbeschriftungen abgeschnitten werden eine gute gewohnheit die vor jedem show oder savefig aufruf hinzugefügt werden sollte balkendarstellung anpassen farbe übergeben sie einen einzelnen farbnamen einen hex string oder eine liste mit farben für jeden balken an den parameter color import matplotlib pyplot as plt categories a b c d e values 10 24 36 40 15 one color for all bars plt bar categories values color steelblue plt title steelblue bars plt xlabel category plt ylabel value plt tight_layout plt show kopieren um jeden balken unterschiedlich einzufärben übergeben sie eine liste import matplotlib pyplot as plt categories a b c d e values 10 24 36 40 15 colors e74c3c 3498db 2ecc71 f39c12 9b59b6 plt bar categories values color colors plt title multi color bar chart plt xlabel category plt ylabel value plt tight_layout plt show kopieren balkenbreite und randfarbe der standard width wert beträgt 0 8 80 des abstands zwischen tick positionen verringern sie ihn für eine leichtere optik oder erhöhen sie ihn um mehr platz zu füllen mit edgecolor wird ein rahmen um jeden balken gezeichnet import matplotlib pyplot as plt categories a b c d e values 10 24 36 40 15 plt bar categories values width 0 5 color cornflowerblue edgecolor navy linewidth 1 2 plt title custom width and edge plt xlabel category plt ylabel value plt tight_layout plt show kopieren legende hinzufügen übergeben sie einen label string an bar und rufen sie dann plt legend auf import matplotlib pyplot as plt categories a b c d e values 10 24 36 40 15 plt bar categories values color teal label 2024 sales plt legend plt title bar chart with legend plt xlabel category plt ylabel value plt tight_layout plt show kopieren tick beschriftungen drehen lange kategorienamen überlappen sich wenn sie sie nicht mit plt xticks rotation drehen import matplotlib pyplot as plt months january february march april may june sales 120 95 140 160 130 175 plt bar months sales color darkorange plt xticks rotation 45 ha right ha right aligns the labels nicely plt title monthly sales plt xlabel month plt ylabel units sold plt tight_layout plt show kopieren horizontale balkendiagramme plt barh y width zeichnet balken die sich horizontal erstrecken dies ist besonders nützlich wenn kategoriebezeichnungen lang sind da sie auf der y achse mit ausreichend horizontalem platz erscheinen import matplotlib pyplot as plt languages python javascript java c typescript popularity 30 3 25 1 17 8 12 4 9 6 plt barh languages popularity color mediumseagreen plt title programming language popularity plt xlabel share plt ylabel language plt tight_layout plt show kopieren tipp sortieren sie die daten vor dem plotten damit die beliebteste kategorie oben erscheint import matplotlib pyplot as plt languages python javascript java c typescript popularity 30 3 25 1 17 8 12 4 9 6 sort ascending so the highest bar ends up at the top after barh reversal pairs sorted zip popularity languages popularity_sorted languages_sorted zip pairs plt barh languages_sorted popularity_sorted color mediumseagreen plt title programming language popularity sorted plt xlabel share plt tight_layout plt show kopieren gruppierte balkendiagramme ein gruppiertes nebeneinanderstehendes balkendiagramm vergleicht zwei oder mehr datenreihen für dieselbe menge von kategorien matplotlib besitzt keine dedizierte funktion dafür es wird erstellt indem die x positionen jeder reihe mithilfe von numpy verschoben werden import matplotlib pyplot as plt import numpy as np categories q1 q2 q3 q4 sales_2023 120 135 150 170 sales_2024 140 160 145 195 x np arange len categories 0 1 2 3 width 0 35 width of each individual bar fig ax plt subplots bars1 ax bar x width 2 sales_2023 width label 2023 color steelblue bars2 ax bar x width 2 sales_2024 width label 2024 color darkorange ax set_title quarterly sales comparison ax set_xlabel quarter ax set_ylabel units sold ax set_xticks x ax set_xticklabels categories ax legend plt tight_layout plt show kopieren wichtige punkte x width 2 verschiebt die erste reihe nach links x width 2 verschiebt die zweite reihe nach rechts sodass die balken nebeneinander stehen ax set_xticks x und ax set_xticklabels categories platzieren die kategoriebezeichnungen in der mitte jeder gruppe die objektorientierte api fig ax plt subplots ist für gruppierte diagramme vorzuziehen da sie explizite kontrolle über jede achse gibt wertebeschriftungen auf balken hinzufügen sie können jeden balken mit seinem wert beschriften indem sie ax bar_label verwenden hinzugefügt in matplotlib 3 4 import matplotlib pyplot as plt import numpy as np categories q1 q2 q3 q4 sales_2023 120 135 150 170 sales_2024 140 160 145 195 x np arange len categories width 0 35 fig ax plt subplots bars1 ax bar x width 2 sales_2023 width label 2023 color steelblue bars2 ax bar x width 2 sales_2024 width label 2024 color darkorange ax bar_label bars1 padding 3 ax bar_label bars2 padding 3 ax set_title quarterly sales with labels ax set_xlabel quarter ax set_ylabel units sold ax set_xticks x ax set_xticklabels categories ax legend plt tight_layout plt show kopieren gestapelte balkendiagramme ein gestapeltes balkendiagramm legt reihen übereinander und zeigt wie einzelne teile zu einem gesamtwert beitragen verwenden sie den parameter bottom um matplotlib mitzuteilen wo jede reihe beginnen soll import matplotlib pyplot as plt import numpy as np categories a b c d e series1 10 24 36 40 15 series2 5 12 15 20 10 series3 8 6 10 12 7 x np arange len categories plt bar x series1 label group 1 color steelblue plt bar x series2 label group 2 color darkorange bottom series1 plt bar x series3 label group 3 color seagreen bottom np array series1 np array series2 plt xticks x categories plt title stacked bar chart plt xlabel category plt ylabel total value plt legend plt tight_layout plt show kopieren der bottom wert für die dritte reihe ist die elementweise summe der ersten beiden sodass jeder balken genau dort beginnt wo der vorherige aufgehört hat die verwendung von np array stellt sicher dass die addition mit listen korrekt funktioniert fehlerbalken wenn ihre daten unsicherheiten oder variabilität aufweisen z b standardabweichung über wiederholte messungen fügen sie fehlerbalken mit dem parameter yerr hinzu import matplotlib pyplot as plt import numpy as np categories control treatment a treatment b treatment c means 5 2 7 8 6 1 9 4 std_devs 0 5 0 8 0 6 1 1 plt bar categories means yerr std_devs capsize 5 width of the error bar caps color cornflowerblue edgecolor black linewidth 0 8 plt title experimental results with error bars plt xlabel group plt ylabel mean value plt tight_layout plt show kopieren capsize steuert die horizontalen kappen am oberen und unteren ende jedes fehlerbalkens ein wert von 4 6 ist in der regel gut lesbar balkendiagramm in datei speichern verwenden sie plt savefig anstelle von plt show oder rufen sie es vor show auf das format kann über die dateiendung angegeben werden import matplotlib pyplot as plt categories a b c d e values 10 24 36 40 15 plt bar categories values color steelblue plt title saved bar chart plt xlabel category plt ylabel value plt tight_layout save as png at 150 dpi plt savefig bar_chart png dpi 150 save as vector pdf ideal for publications plt savefig bar_chart pdf plt show kopieren gängige formatoptionen png pdf svg eps verwenden sie svg oder pdf wenn sie ein skalierbares druckfertiges bild benötigen figurengröße steuern standardmäßig erstellt matplotlib eine 6 4 4 8 zoll große figur übergeben sie figsize width height an plt figure oder plt subplots um dies zu überschreiben import matplotlib pyplot as plt categories jan feb mar apr may jun jul aug sep oct nov dec values 80 70 95 110 130 150 160 155 120 100 85 90 fig ax plt subplots figsize 12 5 wider figure for 12 months ax bar categories values color tomato ax set_title monthly data ax set_xlabel month ax set_ylabel value plt tight_layout plt savefig monthly_bar_chart png dpi 150 plt show kopieren kurzübersicht aufgabe code vertikales balkendiagramm plt bar x y horizontales balkendiagramm plt barh y width farbe ändern plt bar x y color steelblue breite ändern plt bar x y width 0 5 gestapelte balken plt bar x y2 bottom y1 fehlerbalken plt bar x y yerr errors capsize 5 wertebeschriftungen hinzufügen ax bar_label bars padding 3 x beschriftungen drehen plt xticks rotation 45 ha right in datei speichern plt savefig file png dpi 150 verwandte kapitel matplotlib introduction bibliotheksübersicht und installation matplotlib line plots trends bei kontinuierlichen daten matplotlib scatter plots beziehungen zwischen zwei variablen matplotlib histograms verteilung einer einzelnen variable matplotlib pie charts teil zu ganzes verhältnisse matplotlib labels achsenbeschriftungen titel und anmerkungen matplotlib grid gitterlinien hinzufügen und gestalten matplotlib subplots mehrere diagramme in einer figur was this page helpful yes no previous matplotlib scatter next matplotlib histogramme on 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