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description=Lerne, was Matplotlib ist, wie es funktioniert und wie du deine ersten Diagramme in Python erstellst – mit Liniendiagrammen, Labels und Subplots.;

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publikationsreife abbildungen in wissenschaft und technik warum matplotlib verwenden viele diagrammtypen linien streu balken histogramm kreis box violin heatmap kontur 3d oberflächen diagramme und mehr detaillierte kontrolle jedes element einer abbildung achsen skalenstriche schriftarten farben legenden ist erreichbar und konfigurierbar mehrere ausgabeformate png pdf svg eps und interaktives html über das widget backend ökosystem integration funktioniert direkt mit numpy arrays pandas dataframes und scipy kostenlos und open source bsd lizenz aktive community umfangreiche dokumentation wann sollte man matplotlib wählen verwende matplotlib wenn du präzise publikationsreife kontrolle über jedes visuelle element benötigst oder wenn du auf einem system aufbaust das eine gut unterstützte stabile bibliothek erfordert für schnelle explorative diagramme auf dataframes ist pandas integriertes plot das intern matplotlib aufruft oft schneller zu tippen für statistische diagramme mit einer übergeordneten api ist seaborn eine beliebte ergänzung die dennoch erlaubt für feinabstimmungen auf matplotlib zurückzugreifen wie matplotlib aufgebaut ist das verständnis der zweischichtigen architektur von matplotlib spart später viel verwirrung die figure und axes objekte jede matplotlib visualisierung lebt innerhalb einer figure eine figure ist der übergeordnete container stell sie dir als leinwand vor innerhalb einer figure platzierst du ein oder mehrere axes objekte ein axes ist der eigentliche zeichenbereich der die x achse y achse skalenstriche gitterlinien und die daten enthält figure axes one or more x axis xaxis y axis yaxis title lines patches collections the plotted data legend kopieren pyplot vs objektorientierter stil matplotlib bietet zwei schnittstellen pyplot stil eine sammlung von funktionen in matplotlib pyplot die die aktuelle figure und axes automatisch verwalten dies spiegelt matlabs arbeitsablauf wider und ist praktisch für schnelle einmalige skripte objektorientierter oo stil du erstellst figure und axes objekte explizit und rufst methoden auf ihnen auf dies wird in produktionscode funktionen und jedem skript bevorzugt das mehr als eine figure erstellt weil es klar macht welche achsen ein befehl anspricht beide stile erzeugen identische ausgaben die beispiele in diesem kapitel verwenden den oo stil und weisen darauf hin wo sich die pyplot kurzschreibweise unterscheidet matplotlib installieren matplotlib ist nicht teil der python standardbibliothek installiere es mit pip pip install matplotlib kopieren wenn du anaconda oder miniconda verwendest ist matplotlib standardmäßig enthalten um es explizit zu installieren conda install matplotlib kopieren überprüfe die installation python c import matplotlib print matplotlib __version__ kopieren matplotlib importieren die standardmäßige import konvention in der gesamten python community lautet standardmäßiger matplotlib import import matplotlib pyplot as plt kopieren der alias plt ist allgegenwärtig jedes tutorial lehrbuch und jede stack overflow antwort verwendet ihn also behalte ihn bei wenn du auch numpy benötigst häufig zum generieren von daten matplotlib und numpy zusammen importieren import numpy as np import matplotlib pyplot as plt kopieren dein erstes diagramm das denkbar einfachste matplotlib skript zwei listen von zahlen ein aufruf von plot ein aufruf von show minimales liniendiagramm import matplotlib pyplot as plt x 0 1 2 3 4 y 0 1 4 9 16 fig ax plt subplots create figure and axes ax plot x y draw a line through the points plt show open the display window scripts only kopieren plt subplots gibt ein tupel fig ax zurück die meisten codebeispiele in diesem abschnitt verwenden dieses muster da es eindeutig macht auf welchem axes du zeichnest in jupyter notebooks ist plt show optional diagramme werden automatisch inline gerendert wenn eine zelle die ausführung beendet in eigenständigen skripten öffnet plt show ein fenster und hält die ausführung an bis das fenster geschlossen wird ohne diesen aufruf beendet sich das skript bevor das fenster erscheint labels und titel hinzufügen achsenbeschriftungen und ein titel verwandeln ein rohes diagramm in eine lesbare abbildung liniendiagramm mit labels und titel import matplotlib pyplot as plt x 0 1 2 3 4 y 0 1 4 9 16 fig ax plt subplots ax plot x y ax set_xlabel x ax set_ylabel x squared ax set_title square numbers plt show kopieren methode was sie festlegt ax set_xlabel text beschriftung der horizontalen achse ax set_ylabel text beschriftung der vertikalen achse ax set_title text titel oberhalb des diagramms siehe das kapitel matplotlib labels für optionen zu schriftgröße gewicht und platzierung linienstil und farbe anpassen ax plot akzeptiert schlüsselwortargumente die das visuelle erscheinungsbild der linie steuern gestrichelte rote linie import matplotlib pyplot as plt x 0 1 2 3 4 y 0 1 4 9 16 fig ax plt subplots ax plot x y color red linestyle linewidth 2 ax set_title dashed red line plt show kopieren häufige linestyle werte durchgehend standard gestrichelt gepunktet strich punkt häufige benannte farben blue red green orange purple black hex codes wie 1f77b4 funktionieren ebenfalls siehe matplotlib line und matplotlib markers für eine vollständige liste der stiloptionen mehrere linien darstellen und eine legende hinzufügen rufe ax plot mehrmals auf um mehrere linien auf denselben axes zu überlagern übergib label bei jedem aufruf und rufe dann ax legend auf um die legendenbox zu rendern zwei überlagerte linien mit legende import numpy as np import matplotlib pyplot as plt x np linspace 0 2 np pi 100 fig ax plt subplots ax plot x np sin x label sin x ax plot x np cos x label cos x linestyle ax set_xlabel angle radians ax set_ylabel value ax set_title sine and cosine ax legend plt show kopieren np linspace 0 2 np pi 100 erstellt 100 gleichmäßig verteilte zahlen von 0 bis 2π eine praktische methode um glatte kurven zu erzeugen subplots erstellen plt subplots rows cols erstellt ein raster von axes innerhalb einer einzelnen figure du greifst auf jedes axes über den index zu 2 2 raster mit verschiedenen diagrammtypen import numpy as np import matplotlib pyplot as plt x np linspace 0 2 np pi 100 y np sin x fig axs plt subplots 2 2 figsize 8 6 axs 0 0 plot x y axs 0 0 set_title line axs 0 1 scatter x 5 y 5 every 5th point axs 0 1 set_title scatter axs 1 0 bar a b c 3 7 5 axs 1 0 set_title bar axs 1 1 hist np random randn 500 bins 20 axs 1 1 set_title histogram fig tight_layout prevent overlapping labels plt show kopieren fig tight_layout passt den abstand zwischen subplots automatisch an damit sich titel und labels nicht überlappen es ist fast immer eine gute idee diese methode bei der verwendung von subplots aufzurufen siehe matplotlib subplot für mehr zu rasterlayouts gemeinsamen achsen und gridspec abbildungen speichern um eine abbildung in eine datei zu speichern statt sie interaktiv anzuzeigen rufe fig savefig vor plt show auf abbildung als png und pdf speichern import matplotlib pyplot as plt fig ax plt subplots ax plot 1 2 3 4 5 6 ax set_title saved figure fig savefig my_plot png dpi 150 raster png at 150 dpi fig savefig my_plot pdf vector pdf no dpi needed plt show kopieren das argument dpi dots per inch steuert die auflösung für rasterformate dpi 150 ist ein gutes gleichgewicht zwischen dateigröße und druckqualität dpi 300 ist der standard für zeitschriften abbildungen unterstützte formate umfassen png pdf svg eps und tiff matplotlib erkennt das format automatisch anhand der dateiendung was kommt als nächstes dieses kapitel hat die kernkonzepte von matplotlib vorgestellt der rest des python matplotlib abschnitts behandelt jedes thema im detail matplotlib get started installation und erste schritte im detail matplotlib pyplot die pyplot schnittstelle erklärt matplotlib plotting grundlagen des plottens matplotlib line liniendiagramme und stiloptionen matplotlib markers datenpunkt marker matplotlib labels achsenbeschriftungen titel und anmerkungen matplotlib grid gitterlinien hinzufügen und gestalten matplotlib subplot mehrtafel abbildungen matplotlib scatter streudiagramme matplotlib bars balkendiagramme matplotlib histograms verteilungsdiagramme matplotlib pie charts kreis und donut diagramme was this page helpful yes no previous django tutorial next matplotlib erste schritte on this page was ist matplotlib wie matplotlib aufgebaut ist matplotlib installieren matplotlib importieren dein erstes diagramm labels und titel hinzufügen linienstil und farbe anpassen mehrere linien darstellen und eine legende hinzufügen subplots erstellen abbildungen speichern was kommt als nächstes w3docs kostenlose tutorials beispiele übungen snippets und quizze für das web seit 2014 bücher html lernen css lernen javascript lernen git lernen java lernen php lernen python lernen üben übungen quizze probier editor tools html editor password generator html encoder code diff json beautifier unternehmen über uns kontakt 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