Liniendiagramm
Anwendungen
Das Liniendiagramm wird verwendet, um die Beziehung zwischen zwei Variablen (z. B. x, y) mithilfe von Geraden darzustellen. Formal zeigt es die Beziehung zwischen kontinuierlichen oder ordinalen Variablen in Form kontinuierlicher Datenpunkte. Darüber hinaus kann es veranschaulichen, wie sich eine bestimmte Variable im Zeitverlauf verändert.
Erstellen eines Liniendiagramms
Verwendung der bekannten plot()-Funktion aus pyplot zur Erstellung von Liniendiagrammen. Das folgende Beispiel zeigt eine quadratische Beziehung zwischen zwei Variablen:
123456789import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_linear = np.arange(0, 6) data_squared = data_linear ** 2 # Creating a line plot with specifying x and y plt.plot(data_linear, data_squared, '-o') plt.show()
Tatsächlich kann dieser Code noch weiter vereinfacht werden. Sieh dir ein weiteres Beispiel an:
123456import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_squared = np.arange(0, 6) ** 2 # Creating a line plot using only one array plt.plot(data_squared, '-o') plt.show()
Wenn nur ein Array (oder pandas.Series()) wie data_squared an die Funktion plot() übergeben wird, verwendet matplotlib die Array-Werte für die y-Achse. Die x-Achse wird automatisch anhand der Elementindizes generiert — in diesem Fall die Zahlen von 0 bis 5.
Swipe to start coding
- Die korrekte Funktion zur Erstellung eines Liniendiagramms verwenden.
- Die Argumente
x_data(x-Achse) undy_data(y-Achse) in der richtigen Reihenfolge als erste zwei Argumente übergeben. - Das rechte Argument so wählen, dass das Diagramm sowohl Marker als auch Linien enthält.
Lösung
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Can you explain the difference between passing one array versus two arrays to the plot() function?
What other plot styles or markers can I use with matplotlib?
How can I customize the appearance of my line plot?
Awesome!
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123456789import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_linear = np.arange(0, 6) data_squared = data_linear ** 2 # Creating a line plot with specifying x and y plt.plot(data_linear, data_squared, '-o') plt.show()
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