{"id":172108,"date":"2023-03-15T12:21:40","date_gmt":"2023-03-15T11:21:40","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=172108"},"modified":"2026-02-06T06:59:50","modified_gmt":"2026-02-06T05:59:50","slug":"4-dinge-die-du-mit-matplotlib-tun-koennen-solltest","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/4-dinge-die-du-mit-matplotlib-tun-koennen-solltest","title":{"rendered":"4 Dinge, die du mit Matplotlib tun k\u00f6nnen solltest"},"content":{"rendered":"<b>&nbsp;Matplotlib ist eine Bibliothek, mit der Du animierte, statische oder interaktive Visualisierungen erstellen kannst &#8211; und das alles in Python! Diese Bibliothek ist einfach zu benutzen und bietet eine Vielfalt an M\u00f6glichkeiten, um die Grafiken anzupassen. In diesem Artikel wirst Du vier n\u00fctzliche Funktionen dieser Bibliothek kennenlernen\n<\/b>\n\nMit<a href=\"\/\"> Matplotlib<\/a> kannst Du Deine Grafiken optisch aufwerten, indem Du Titel und Beschriftungen hinzuf\u00fcgst und den Stil und die Farbe deiner Grafiken w\u00e4hlst. Du kannst auch die Gr\u00f6\u00dfe der Grafiken beeinflussen und die Anordnung der Grafiken w\u00e4hlen, wenn du mehrere Grafiken in einer Grafik anzeigen willst.\n\n<strong>Matplotlib<\/strong> verf\u00fcgt auch \u00fcber eine Funktion, mit der du Grafiken frei kommentieren und ein Bild im jpg-Format speichern kannst. Schlie\u00dflich ist es m\u00f6glich, eine Grafik mit einem digitalen Tattoo zu versehen, um Copyright-Informationen hinzuzuf\u00fcgen.\n\nJetzt sehen wir uns einige Beispiele f\u00fcr Grafiken an, die man mit Matplotlib erstellen kann, und die wenigen Zeilen Code, um sie zu zeichnen.\n\n<style><br \/>\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style>\n<h2>1.Funktionen zeichnen<\/h2>\n<strong>Matplotlib<\/strong> ist in erster Linie eine Bibliothek, mit der man Funktionen zeichnen und ihre Kurven in Diagrammen darstellen kann. Wir k\u00f6nnen die Verl\u00e4ufe von trigonometrischen Funktionen wie Sinus und Cosinus erhalten, indem wir das Intervall angeben, in dem wir diese Funktionen beobachten wollen.\n\n<em>Hier ist ein Beispiel f\u00fcr einen Verlauf zwischen 0 und 6 f\u00fcr die Sinus- und Kosinusfunktion.<\/em>\n\nDie verwendete Funktion ist plot(), eine Grundfunktion von Matplotlib.\n\n<style><br \/>\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/Matplotlib.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/Matplotlib.png 512w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/Matplotlib-300x225.png 300w\" sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" width=\"512\" height=\"384\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2>2. 2D-Grafiken erstellen<\/h2>\nEine weitere Funktion von<strong> Matplotlib<\/strong> ist die Erstellung von<strong> 2D-Diagrammen,<\/strong> was f\u00fcr Data Scientists bei der Visualisierung von Daten sehr n\u00fctzlich ist. Es ist m\u00f6glich, Histogramme, Kreisdiagramme, Schnurrbartdiagramme, Scatterplots, Stackplots (um Daten gestapelt darzustellen), usw. anzuzeigen.\n\nDiese Diagramme k\u00f6nnen z. B. verwendet werden, um die Verteilung von Daten, ihre statistischen Indikatoren, ihre Trends \u00fcber einen bestimmten Zeitraum bei zeitlichen Daten usw. anzuzeigen.\n\nDie wichtigsten Funktionen sind\n<ul>\n \t<li>hist()um ein Histogramm zu zeichnen.<\/li>\n \t<li>bar()um ein Balkendiagramm zu zeichnen.<\/li>\n \t<li>pie()um ein Tortendiagramm zu zeichnen.<\/li>\n \t<li>box()zum Zeichnen von Boxplots.<\/li>\n \t<li>scatter()um eine Punktwolke zu zeichnen.<\/li>\n \t<li>stackplot()um ein Diagramm mit gestapelten Bereichen zu zeichnen.<\/li>\n<\/ul>\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/Illu-1-Article-Matplotlib-1024x716.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/Illu-1-Article-Matplotlib-1024x716.png 1024w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/Illu-1-Article-Matplotlib-300x210.png 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/Illu-1-Article-Matplotlib-768x537.png 768w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/Illu-1-Article-Matplotlib.png 1311w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" width=\"800\" height=\"559\">\n\n<figcaption>*Verteilung der Liora Jahrg\u00e4nge nach Monaten (Jan\/Feb\/M\u00e4rz\/April\/Mai\/Juni)<\/figcaption><\/figure>\nDieses Beispiel basiert auf dem Modul <b>&#8222;Matplotlib &#8211; Whiskers und Tortendiagramme&#8220; <\/b>aus unserem Kurs &#8222;Data Scientist und Data Analyst&#8220;.\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/Illu-2-Article-Matplotlib-2-1024x551.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/Illu-2-Article-Matplotlib-2-1024x551.png 1024w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/Illu-2-Article-Matplotlib-2-300x162.png 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/Illu-2-Article-Matplotlib-2-768x414.png 768w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/Illu-2-Article-Matplotlib-2.png 1246w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" width=\"800\" height=\"430\">\n\n<figcaption>* Verteilung der Liora Weiterbildungsg\u00e4nge pro Monat<\/figcaption><\/figure>\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/Illu-3-Article-Matplotlib-1024x551.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/Illu-3-Article-Matplotlib-1024x551.png 1024w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/Illu-3-Article-Matplotlib-300x162.png 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/Illu-3-Article-Matplotlib-768x414.png 768w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/Illu-3-Article-Matplotlib.png 1246w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" width=\"800\" height=\"430\">\n\n<figcaption>* Verteilung der Liora Weiterbildungsg\u00e4nge pro Monat<\/figcaption><\/figure>\nDiese beiden Grafiken sind vom Modul<strong> &#8222;Matplotlib &#8211; Balkendiagramme&#8220;<\/strong> des Kurses Data Scientist und Data Analyst inspiriert.\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/Illu-4-Article-Matplotlib-1024x607.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/Illu-4-Article-Matplotlib-1024x607.png 1024w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/Illu-4-Article-Matplotlib-300x178.png 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/Illu-4-Article-Matplotlib-768x455.png 768w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/Illu-4-Article-Matplotlib-1536x910.png 1536w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/Illu-4-Article-Matplotlib.png 1694w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" width=\"800\" height=\"474\">\n\n<figcaption>* Anzahl der verbrachten Lernstunden auf der Liora Plattform pro Ausbildungswoche<\/figcaption><\/figure>\nDiese Grafik wurde vom Modul &#8222;Matplotlib &#8211; Punktwolken&#8220; des Kurses Data Scientist und Data Analyst inspiriert.\n<h2>3. 3D-Grafiken anzeigen<\/h2>\nEs ist auch m\u00f6glich,<strong> 3D-Grafiken mithilfe von Matplotlib<\/strong> zu erstellen. Dazu musst Du eine spezielle Matplotlib-Bibliothek namens mpl_toolkits.mplot3d (oft in Axes3D umbenannt) verwenden.&nbsp;\n\n<strong>3D-Grafiken<\/strong> k\u00f6nnen bestimmte Visualisierungen erleichtern und einen Bericht angenehmer lesbar machen.\n\nIm Allgemeinen werden folgende Funktionen verwendet: <em>Axes3D.plot(), Axes3D.scatter, Axes3D.plot_wireframe(), Axes3D.plot_surface(), Axes3D.bar().<\/em>\n\nHier ist ein Beispiel daf\u00fcr, was man mit diesen Funktionen anzeigen kann. Das Beispiel stammt aus der offiziellen Dokumentation&nbsp;\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/lakks.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/lakks.png 449w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/lakks-300x273.png 300w\" sizes=\"(max-width: 449px) 100vw, 449px\" width=\"449\" height=\"408\">\n\n<figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h2>4.Widgets erstellen<\/h2>\n<em>Die letzte Funktion von Matplotlib, die wir behandeln werden, ist das Erstellen von Widgets. Das sind interaktive Visualisierungen, auf die der Benutzer Einfluss nehmen kann. F\u00fcr einen Datenwissenschaftler kann dies sehr n\u00fctzlich sein, zum Beispiel um zu sehen, wie die \u00c4nderung eines Parameters eine Funktion oder ein Machine-Learning-Modell beeinflusst.<\/em>\n\nAlle Klassen, die f\u00fcr die<strong> Implementierung eines Widgets<\/strong> ben\u00f6tigt werden, befinden sich im Modul matplolib.widgets.\n\nDie Erstellung eines Widgets erfordert die Erstellung von Objekten und Funktionen, die die Aktion eines Objekts auf ein anderes Objekt beschreiben.\n\nBeispiele f\u00fcr solche Objekte sind ein Schieberegler (aus der Klasse Slider) oder eine Schaltfl\u00e4che (aus der Klasse Button), die zum Beispiel ein ganzes Intervall von Werten abdecken k\u00f6nnen, die der Parameter einer Funktion annehmen w\u00fcrde. Je nach dem Wert dieses Parameters sieht der Nutzer also, wie sich der Graph der Funktion sofort \u00e4ndert.\n\nhttps:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/03\/widget.mov\n\nDieses Widget stammt aus dem Modul &#8222;Einf\u00fchrung in Deep Learning mit Keras&#8220; der Studieng\u00e4nge Data Scientist und Data Analyst.\n\nDurch Anpassen der Parameter w1 und w2 k\u00f6nnen wir die rot eingezeichnete Gerade anpassen, um die Grenze zu finden, die die gr\u00fcn eingef\u00e4rbten Daten von den orange eingef\u00e4rbten Daten trennt. Dies ist ein so genanntes lineares Klassifizierungsproblem: Wir trennen Daten mithilfe einer linearen Entscheidungsgrenze in zwei Kategorien.\n<h2>Fazit<\/h2>\nW\u00e4hrend du mit<strong> Matplotlib<\/strong> verschiedene Visualisierungen erstellen und anzeigen kannst, gibt es auch andere Bibliotheken, mit denen Du ebenso sch\u00f6ne Visualisierungen erstellen kannst. Zu diesen Bibliotheken geh\u00f6ren Seaborn,<a href=\"https:\/\/docs.bokeh.org\/en\/latest\/\"> Bokeh<\/a> und<a href=\"\/\"> Ggplot.<\/a>\n\nDie <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/dataviz\">Visualisierung von Daten<\/a> steht im Mittelpunkt aller Probleme, mit denen sich Data Scientists und Data Analysts befassen. Um zu lernen, wie man diese Techniken beherrscht, werden in unseren Kursen f\u00fcr <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-scientist\">Data Scientists<\/a> und <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-analyst\">Data Analysts<\/a> mehrere Module zu Matplotlib, Bokeh und Seaborn angeboten.\n\n<style><br \/>\nbody.elementor-page .elementor-widget-menu-anchor{margin-bottom:0}<\/style>\t\t\t\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-analyst\">Entdecke unsere Data Science Weiterbildungen<\/a><\/div><\/div>\n\n\n<i>Ces donn\u00e9es \u00e9tant confidentielles, les chiffres affich\u00e9s sur les diff\u00e9rents graphiques ont \u00e9t\u00e9 modifi\u00e9s et ne repr\u00e9sentent donc pas la r\u00e9alit\u00e9.<\/i>\n<h2>Cheat Sheet Matpolib :<\/h2>\n \t<link rel=\"stylesheet\" href=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/elementor\/css\/custom-pro-widget-call-to-action.min.css?ver=1671625298\">\t\t<a href=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2020\/12\/Cheat-sheet-matplotlib.png\">\nDownload\n<\/a>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>&nbsp;Matplotlib ist eine Bibliothek, mit der Du animierte, statische oder interaktive Visualisierungen erstellen kannst &#8211; und das alles in Python! 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