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description=Liniendiagramme, Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Streudiagramme und Subplots in Python mit Matplotlib erstellen und anpassen – mit klaren Beispielen.;

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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 python try except python benutzereingabe python string formatierung file handling python dateiverarbeitung python dateien lesen python dateien schreiben 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limit mysql join python mongodb mongodb erste schritte mongodb datenbank erstellen mongodb collection erstellen mongodb insert mongodb find mongodb query mongodb sort mongodb delete mongodb drop collection mongodb update mongodb limit intermediate python f strings type hints args kwargs decorators generatoren closures rekursion kontextmanager comprehensions enumerate zip map match anweisung advanced oop magic methods property static classmethod dataclasses polymorphismus kapselung abstrakte klassen enums python how to listen duplikate entfernen string umkehren zwei zahlen addieren error handling and the standard library ausnahmen auslösen collections itertools os sys random csv dateien concurrency in python asyncio threading python tooling and best practices virtuelle umgebungen pakete pytest http anfragen python matplotlib plotting ein umfassender leitfaden liniendiagramme balkendiagramme kreisdiagramme streudiagramme und subplots in python mit matplotlib erstellen und anpassen mit klaren beispielen matplotlib ist die am weitesten verbreitete datenvisualisierungsbibliothek in python dieser leitfaden erklärt wie man die gängigsten diagrammtypen erstellt liniendiagramme balkendiagramme kreisdiagramme streudiagramme und subplots und wie man sie mit beschriftungen farben legenden und layout einstellungen anpasst es wird vorausgesetzt dass sie matplotlib bereits installiert haben und python skripte lokal ausführen können was ist matplotlib plotting das pyplot modul von matplotlib bietet eine matlab ähnliche schnittstelle mit der sie diagramme schritt für schritt aufbauen können eine figure erstellen daten hinzufügen beschriftungen hinzufügen und das ergebnis anzeigen oder speichern jedes diagramm folgt demselben muster matplotlib pyplot importieren üblicherweise als plt eine plotting funktion aufrufen plt plot plt bar usw mit ihren daten decorator funktionen aufrufen um titel achsenbeschriftungen legenden und so weiter hinzuzufügen plt show aufrufen um die figure anzuzeigen oder plt savefig um sie auf die festplatte zu schreiben das verstehen dieser abfolge erleichtert den wechsel zwischen diagrammtypen und deren kombination zu komplexeren figuren matplotlib installieren falls sie matplotlib noch nicht installiert haben führen sie folgenden befehl in ihrem terminal aus pip install matplotlib kopieren überprüfen sie die installation indem sie es importieren import matplotlib print matplotlib __version__ e g 3 9 0 kopieren ein liniendiagramm erstellen ein liniendiagramm ist der standard diagrammtyp und eignet sich ideal zur darstellung von trends über die zeit oder einer geordneten folge import matplotlib pyplot as plt data years 2015 2016 2017 2018 2019 2020 sales 100 150 200 250 300 350 plot plt plot years sales labels and title plt xlabel year plt ylabel sales units plt title annual sales plt show kopieren plt plot x y zeichnet eine durchgehende linie die jedes x y paar verbindet die x achse zeigt die jahre und die y achse die verkaufszahlen wodurch der aufwärtstrend auf einen blick erkennbar wird mehrere linien plotten um zwei datensätze auf denselben achsen zu vergleichen rufen sie plt plot zweimal vor plt show auf verwenden sie den parameter label und plt legend um jede linie zu kennzeichnen import matplotlib pyplot as plt years 2018 2019 2020 2021 2022 product_a 120 145 170 210 260 product_b 90 115 140 165 195 plt plot years product_a label product a plt plot years product_b label product b plt xlabel year plt ylabel revenue k plt title revenue by product plt legend plt show kopieren matplotlib weist jeder datenreihe automatisch unterschiedliche farben zu der aufruf von plt legend fügt einen schlüssel hinzu der farben den beschriftungen zuordnet ein balkendiagramm erstellen balkendiagramme vergleichen diskrete kategorien verwenden sie plt bar für vertikale balken und plt barh für horizontale balken import matplotlib pyplot as plt countries usa china japan germany uk gdp 21 44 14 14 5 15 4 17 2 62 plt bar countries gdp color steelblue plt xlabel country plt ylabel gdp usd trillions plt title top 5 economies by gdp plt show kopieren die höhe jedes balkens repräsentiert den bip wert der parameter color akzeptiert jeden benannten css farbnamen einen hex string oder ein rgb tupel gruppierte balkendiagramme wenn sie mehrere kategorien nebeneinander vergleichen möchten verschieben sie die balkenpositionen manuell mit range und einem breitenversatz import matplotlib pyplot as plt categories q1 q2 q3 q4 team_a 30 45 38 52 team_b 25 40 35 48 x range len categories width 0 35 plt bar i width 2 for i in x team_a width width label team a plt bar i width 2 for i in x team_b width width label team b plt xticks x categories plt xlabel quarter plt ylabel sales plt title quarterly sales by team plt legend plt show kopieren plt xticks x categories ersetzt die numerischen tick positionen durch die tatsächlichen quartalsnamen ein kreisdiagramm erstellen kreisdiagramme zeigen wie teile ein ganzes bilden verwenden sie sie sparsam sie eignen sich am besten für fünf oder weniger segmente die zusammen 100 ergeben import matplotlib pyplot as plt brands samsung apple huawei xiaomi others market_share 19 2 15 9 14 6 10 2 40 1 plt pie market_share labels brands autopct 1 1f show percentage inside each slice startangle 90 rotate so the first slice starts at the top plt title smartphone market share plt show kopieren autopct 1 1f druckt den prozentwert auf eine dezimalstelle in jedem segment startangle 90 dreht das diagramm so dass das erste segment bei 12 uhr beginnt was die lesbarkeit verbessert hinweis die oben genannten marktanteilszahlen sind näherungswerte und dienen hier nur zur veranschaulichung ein streudiagramm erstellen streudiagramme zeigen die beziehung zwischen zwei kontinuierlichen variablen jeder punkt repräsentiert eine beobachtung import matplotlib pyplot as plt hours_studied 1 2 3 4 5 6 7 8 exam_scores 45 52 60 65 72 78 85 90 plt scatter hours_studied exam_scores color coral edgecolors black s 80 plt xlabel hours studied plt ylabel exam score plt title study time vs exam score plt show kopieren der parameter s steuert die markergröße in punkten zum quadrat edgecolors black fügt jedem punkt eine umrandung hinzu die es erleichtert punkte zu unterscheiden wenn sie sich überlappen für eine vertiefte betrachtung siehe das kapitel matplotlib scatter plot das erscheinungsbild von diagrammen anpassen matplotlib bietet präzise kontrolle über nahezu jedes visuelle element farben marker und linienstile übergeben sie einen format string als drittes argument an plt plot um markerstil linienstil und farbe in einem schritt festzulegen import matplotlib pyplot as plt x 1 2 3 4 5 y 2 4 6 8 10 plt plot x y ro red circles dashed line plt xlabel x plt ylabel y plt title custom style plt show kopieren der format string ro kombiniert r rote farbe o kreismarker gestrichelte linie häufige format string codes code bedeutung code bedeutung b blau durchgezogene linie g grün gestrichelte linie r rot strich punkt linie k schwarz gepunktete linie o kreis s quadrat dreieck oben stern sie können auch keyword argumente für mehr kontrolle übergeben plt plot x y color 2196f3 linewidth 2 linestyle marker o markersize 8 kopieren figure größe und dpi legen sie die figure abmessungen in zoll vor dem plotten durch aufruf von plt figure fest import matplotlib pyplot as plt plt figure figsize 10 5 dpi 100 1000 500 pixels x 1 2 3 4 5 y 1 4 9 16 25 plt plot x y plt title wide figure plt show kopieren figsize width height nimmt zoll als einheit dpi dots per inch steuert die pixeldichte 100 dpi ist für bildschirme geeignet 300 dpi ist typisch für den druck ein gitter hinzufügen ein gitter erleichtert das ablesen von werten import matplotlib pyplot as plt x 1 2 3 4 5 y 3 7 2 9 4 plt plot x y marker o plt grid true linestyle alpha 0 7 plt title plot with grid plt show kopieren alpha 0 7 macht die gitterlinien halbtransparent damit sie die daten nicht überlagern weitere optionen finden sie im kapitel matplotlib grid subplots erstellen subplots ermöglichen die anzeige mehrerer diagramme in einer figure was nützlich ist um verschiedene ansichten desselben datensatzes zu vergleichen import matplotlib pyplot as plt x 1 2 3 4 5 y1 2 4 6 8 10 y2 1 4 9 16 25 y3 5 3 7 2 8 y4 10 7 4 5 6 fig axes plt subplots 2 2 figsize 10 8 axes 0 0 plot x y1 b o axes 0 0 set_title linear axes 0 1 plot x y2 r s axes 0 1 set_title quadratic axes 1 0 bar x y3 color green axes 1 0 set_title bar chart axes 1 1 scatter x y4 color purple s 80 axes 1 1 set_title scatter plt tight_layout prevent overlapping labels plt show kopieren plt subplots rows cols gibt ein figure objekt und ein 2 dimensionales array von axes objekten zurück das arbeiten mit einzelnen axes objekten z b axes 0 0 plot ist der bevorzugte ansatz für multi plot layouts da er unabhängige kontrolle über jedes panel bietet plt tight_layout passt den abstand automatisch an sodass sich titel und beschriftungen nicht überlappen weitere layoutoptionen finden sie im kapitel matplotlib subplots ein diagramm in eine datei speichern plt savefig schreibt die aktuelle figure auf die festplatte das dateiformat wird aus der erweiterung abgeleitet import matplotlib pyplot as plt x 1 2 3 4 5 y 2 4 6 8 10 plt plot x y marker o plt title saved plot plt savefig my_plot png dpi 150 bbox_inches tight kopieren unterstützte formate sind png jpg svg und pdf bbox_inches tight schneidet leerraum um die figure zu damit nichts abgeschnitten wird rufen sie plt savefig immer vor plt show auf plt show löscht den figure zustand häufige fehler plt show löscht die figure wenn sie plt savefig nach plt show aufrufen speichern sie ein leeres bild immer zuerst speichern dann anzeigen ausführung in nicht interaktiven umgebungen in skripten öffnet plt show ein gui fenster und blockiert bis es geschlossen wird in jupyter notebooks verwenden sie matplotlib inline am anfang damit diagramme inline gerendert werden auf headless servern ci docker wechseln sie zu einem nicht interaktiven backend import matplotlib matplotlib use agg vor dem import von pyplot vergessen figures zu schließen jeder aufruf von plt figure öffnet eine neue figure im speicher in schleifen die viele diagramme generieren schließen sie jede mit plt close um speichererschöpfung zu vermeiden import matplotlib pyplot as plt for i in range 10 plt plot 1 2 3 i i 2 i 3 plt savefig f plot_ i png plt close release memory kopieren überlappende subplots der aufruf von plt tight_layout oder plt subplots_adjust nach der erstellung aller subplots behebt überlappende titel und achsenbeschriftungen zusammenfassung diagrammtyp funktion am besten geeignet für liniendiagramm plt plot trends über geordnete daten balkendiagramm plt bar plt barh vergleich diskreter kategorien kreisdiagramm plt pie teil zu ganzes zusammensetzung streudiagramm plt scatter beziehung zwischen zwei variablen subplots plt subplots mehrere diagramme in einer figure verwandte kapitel matplotlib introduction überblick über die bibliothek und ihre komponenten matplotlib get started installation und ihr erstes diagramm matplotlib line plots linienstile marker und mehrreihen diagramme im detail matplotlib bar charts vertikale horizontale und gestapelte balken matplotlib pie charts herausgezogene segmente benutzerdefinierte farben und donut diagramme matplotlib histograms verteilungsdiagramme und bin kontrolle matplotlib scatter plot blasendiagramme und farbkodierte streudiagramme matplotlib subplots erweiterte multi panel layouts matplotlib labels titel achsenbeschriftungen anmerkungen und text matplotlib grid gitterlinien und tick anpassung matplotlib markers markerstile größen und randfarben was this page helpful yes no previous matplotlib pyplot next matplotlib marker on this page was ist matplotlib plotting matplotlib installieren ein liniendiagramm erstellen ein balkendiagramm erstellen ein kreisdiagramm erstellen ein streudiagramm erstellen das erscheinungsbild von diagrammen anpassen subplots 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