Matplotlib-Grundlagen
Zeichne deine ersten Diagramme mit pyplot, füge Beschriftungen, Legenden, Farben und mehrere Diagramme in einer Figur hinzu und lerne die vier gängigen Diagrammtypen.
- 9 Lektionen
- Ca. 2 Std.
Kurze Lektionen zum Zeichnen von Diagrammen mit Python. Jede Lektion hat eine interaktive Visualisierung, den Code dahinter und einen Button, um ihn online auszuführen.
Folge einem Pfad: zuerst kurze Lektionen, dann eine Challenge, mit der du prüfst, ob du die Idee selbst anwenden kannst.
Zeichne deine ersten Diagramme mit pyplot, füge Beschriftungen, Legenden, Farben und mehrere Diagramme in einer Figur hinzu und lerne die vier gängigen Diagrammtypen.
Achsen und Ticks steuern, Wichtiges annotieren, Streuung und Unsicherheit zeigen, Daten stapeln, pandas-DataFrames plotten und Figuren für Berichte speichern.
Heatmaps, zwei y-Achsen, komplexe Layouts, 3D-Flächen und Animationen, zum Abschluss ein Verkaufs-Dashboard als Projekt.
Plotte ein Diagramm in Python mit wenigen Zeilen matplotlib.pyplot: plt.plot, plt.title, plt.xlabel und plt.show.
Lektion ansehen →Zeichne ein glattes Liniendiagramm aus NumPy-Daten mit plt.subplots und ax.plot.
Lektion ansehen →Erkläre ein Diagramm mit Titel, Achsenbeschriftungen, Legende und Gitter.
Lektion ansehen →Ändere Farbe, Linienstil, Linienbreite und Marker jeder Linie.
Lektion ansehen →Ordne Diagramme mit plt.subplots(Zeilen, Spalten) in einem Raster an.
Lektion ansehen →Vergleiche Werte zwischen Kategorien mit senkrechten und waagerechten Balken.
Lektion ansehen →Zeige Anteile eines Ganzen mit ax.pie, Prozentwerten und einem herausgezogenen Stück.
Lektion ansehen →Achsengrenzen setzen, Position und Text der Ticks wählen und mit set_yscale auf eine Log-Skala wechseln.
Lektion ansehen →Wichtige Werte mit ax.annotate markieren, Notizen mit ax.text hinzufügen und Ziele mit axhline kennzeichnen.
Lektion ansehen →Die Streuung mehrerer Gruppen mit ax.boxplot und ax.violinplot vergleichen.
Lektion ansehen →Mit gestapelten Balken (bottom=) und ax.stackplot zeigen, wie sich Teile über die Zeit summieren.
Lektion ansehen →Messunsicherheit mit ax.errorbar und einem schattierten Band mit fill_between zeigen.
Lektion ansehen →Einen pandas-DataFrame mit df.plot in ein Diagramm verwandeln und mit Matplotlib anpassen.
Lektion ansehen →Diagramme mit fig.savefig als PNG oder SVG speichern und Größe, Auflösung und Ränder steuern.
Lektion ansehen →Eine Heatmap einer 2D-Tabelle mit ax.imshow, einer Farbskala, einer Farbleiste und einem Wert in jeder Zelle zeichnen.
Lektion ansehen →Zwei Größen mit unterschiedlichen Einheiten in einem Diagramm zeichnen, mit einer zweiten y-Achse aus ax.twinx.
Lektion ansehen →Figuren mit unterschiedlich großen Diagrammen mit plt.subplot_mosaic und Breiten- und Höhenverhältnissen bauen.
Lektion ansehen →3D-Flächen und Gitter mit projection="3d", plot_surface und view_init zeichnen.
Lektion ansehen →Ein Diagramm Frame für Frame mit FuncAnimation animieren und als GIF speichern.
Lektion ansehen →Linien-, Balken- und Histogrammdiagramme, Annotationen und einen Stil zu einem 2 × 2-Verkaufs-Dashboard kombinieren.
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