Matplotlib-Lernpfad

Matplotlib für Fortgeschrittene

Achsen und Ticks steuern, die Geschichte annotieren, Streuung und Unsicherheit zeigen, Daten stapeln, pandas-DataFrames plotten und Figuren für Berichte speichern.

Matplotlib online ausprobieren

7 Lektionen

Achsengrenzen, Ticks und Log-Skala

Achsengrenzen setzen, Position und Text der Ticks wählen und mit set_yscale auf eine Log-Skala wechseln.

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Annotationen, Text und Referenzlinien

Wichtige Werte mit ax.annotate markieren, Notizen mit ax.text hinzufügen und Ziele mit axhline kennzeichnen.

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Boxplots und Violinplots

Die Streuung mehrerer Gruppen mit ax.boxplot und ax.violinplot vergleichen.

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Gestapelte Balken und Flächendiagramme

Mit gestapelten Balken (bottom=) und ax.stackplot zeigen, wie sich Teile über die Zeit summieren.

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Fehlerbalken und Unsicherheit

Messunsicherheit mit ax.errorbar und einem schattierten Band mit fill_between zeigen.

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pandas-DataFrames plotten

Einen pandas-DataFrame mit df.plot in ein Diagramm verwandeln und mit Matplotlib anpassen.

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Figuren speichern: savefig, DPI und Größe

Diagramme mit fig.savefig als PNG oder SVG speichern und Größe, Auflösung und Ränder steuern.

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