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matplotlib-Modul

3.1.1. matplotlib-Modul#

Eine der populärsten Module zur Visualisierung ist matplotlib. Eine Übersicht der Visualisierungsmöglichkeiten ist in der Galerie gegeben.

Laden des Moduls#

Das matplotlib-Modul kann wie gewohnt mit dem import Schlüsselwort eingebunden werden. Dabei wird insbesondere das pyplot-Untermodul im Weiteren benötigt. Als Konvention hat sich das Kürzel plt für dieses Modul etabliert.

import matplotlib.pyplot as plt

In den nachfolgenden Teilen des Skripts ist mit der Abkürzung plt immer matplotlib.pyplot gemeint.

Aufbau einer Graphik#

Folgende Schritte sind zur Erstellung einer Graphik nötig:

  1. (optional) Definition der Rahmenbedingungen der Graphik, z.B. Größe

  2. Definition der Graphikelemente

  3. Ausgabe auf dem Bildschirm oder in eine Datei

Anhand des folgenden Beispiels werden die einzelnen Schritte erläutert. Aufgrund der Interaktion zwischen Jupyter und matplotlib, empfiehlt es sich, alle Schritte in einer einzelnen Zelle auszuführen.

# (optionale) Zusatzinformationen für die Graphik
plt.figure(figsize=(6,3), dpi=100)

# Definition der Graphikelemente 
werte = [1, 2, 4, 7, 7, 8, 6, 4, 2, 1, 0, 0]
plt.plot(werte, '-o')

# Speichern in Datei, z.B. als PDF
plt.savefig('einfache_graphik.pdf')

# Ausgabe der Graphik, nicht notwendig in Jupyter
# plt.show()
../../../_images/7978a160dd1d354cf7601b109af7fed5e6ad0430552e003e5323077c20897fb3.png

Der erste Schritt ist optional und ermöglicht, unter anderem, das Festlegen der Graphikgröße und -auflösung. Neben der figure-Methode stehen weitere Methoden bereit, welche beispielsweise erlauben, mehrere Plots neben- und untereinander darzustellen.

Um mit der figure-Methode die Bildgröße anzupassen, kann das Argument figsize verwendet werden, hier wird die Bildgröße als 2er-Tupel in Zoll angegeben. Die Auflösung der Graphik wird in DPI (dots per inch) über das Argument dpi definiert.

Ein notwendiger Schritt ist der Aufbau der Elemente der Graphik. Hier werden beispielsweise Datenpunkte definiert, Beschriftungen angegeben oder eine Legende erzeugt. Als einfaches Beispiel wird oben eine Werteliste (werte) als mit Linien verbundene Punkte mit der plot-Methode dargestellt.

In allgemeinen Python-Skripten ist das explizite Anzeigen der Graphik mit der show-Methode notwendig. In Jupyter erfolgt dies automatisch am Ende der Ausführung einer Zelle. Neben der Ausgabe auf dem Bildschirm, kann eine Graphik auch als Datei gespeichert werden. Dazu wird die savefig-Methode verwendet, welche als Argument den Dateinamen bekommt. Das Bildformat wird anhand der Dateiendung automatisch ermittelt. Grundsätzlich empfiehlt es sich Vektorformate wie PDF oder SVG zu verwenden. Die im Beispiel erstellte Graphik ist als PDF-Datei abgespeichert.

Fast alle obigen Methoden geben als Rückgabewerte Objekte zurück. Diese werden im Rahmen dieser Veranstaltung meist nicht benötigt und somit einfach ignoriert. Jupyter gibt grundsätzlich den Rückgabewert des letzten Ausdrucks zurück. Diese Ausgabe kann mit einem ; nach dem Ausdruck unterdrückt werden.

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