1. Überblick über Matplotlib: Kurze Geschichte, Zweck und Anwendungen
Geschichte: Matplotlib wurde von John D. Hunter im Jahr 2003 entwickelt. Das Ziel war es, ein MATLAB-ähnliches Plotting-Tool für Python bereitzustellen. Seit seiner Einführung hat sich Matplotlib zu einem der am häufigsten verwendeten Bibliotheken für die Datenvisualisierung in der Python-Community entwickelt.
Zweck: Matplotlib dient zur Erstellung von statischen, animierten und interaktiven Grafiken in Python. Es ermöglicht das Erstellen von Publikationsqualität-Plots und wird häufig in wissenschaftlichen Arbeiten, Datenanalysen und maschinellem Lernen verwendet.
Anwendungen:
- Wissenschaftliche Forschung: Visualisierung von Daten und Ergebnissen.
- Finanzwesen: Erstellen von Diagrammen für Börsendaten und Finanzanalysen.
- Data Science: Darstellung von Datenmustern und -trends.
- Bildung: Veranschaulichung mathematischer Konzepte und Algorithmen.
2. Installation von Matplotlib
Matplotlib kann einfach mit dem Paketmanager pip oder conda installiert werden. Hier finden Sie die Haupt-Download-Seite und die neuesten Versionen werden angezeigt
Installation mit pip:
pip install matplotlib
Installation mit conda:
conda install matplotlib
3. Importieren von Matplotlib
Nach der Installation kann Matplotlib in einem Python-Skript oder einer interaktiven Umgebung wie Jupyter Notebook importiert werden. Der am häufigsten verwendete Importbefehl ist import matplotlib.pyplot as plt, da pyplot eine bequeme Schnittstelle für das Erstellen von Plots bietet.
Beispiel:
import matplotlib.pyplot as plt
# Einfache Daten zum Plotten
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
# Erstellen eines einfachen Linienplots
plt.plot(x, y)
# Hinzufügen von Titel und Achsenbeschriftungen
plt.title("Einfacher Linienplot")
plt.xlabel("x-Achse")
plt.ylabel("y-Achse")
# Anzeigen des Plots
plt.show()
Ausgabe:
Der obige Code erstellt einen einfachen Linienplot mit den Datenpunkten (1,2), (2,3), (3,5), (4,7) und (5,11). Der Plot wird angezeigt mit dem Titel "Einfacher Linienplot" und den Achsenbeschriftungen "x-Achse" und "y-Achse".
Durch die Verwendung von plt.plot() werden die Datenpunkte verbunden, und plt.show() zeigt den fertigen Plot an.
Mit diesen grundlegenden Schritten können Sie Matplotlib verwenden, um eine Vielzahl von Diagrammen und Grafiken zu erstellen. In den folgenden Abschnitten dieses Tutorials werden wir tiefer in die vielen Funktionen und Anpassungsmöglichkeiten von Matplotlib eintauchen.
