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Vom Anfänger bis zur Meisterschaft: Eine vollständige Anleitung zur Diagrammerstellung in Python

王林
王林Original
2023-09-27 10:36:28599Durchsuche

Vom Anfänger bis zur Meisterschaft: Eine vollständige Anleitung zur Diagrammerstellung in Python

Vom Anfänger bis zum Experten: Eine vollständige Anleitung zur Python-Diagrammerstellung

Einführung:
Im Bereich der Datenanalyse und -visualisierung ist die Diagrammerstellung eine sehr wichtige Aufgabe. Python ist eine leistungsstarke Programmiersprache mit umfangreichen Diagrammbibliotheken wie Matplotlib, Seaborn und Plotly usw. Dieser Artikel führt Sie Schritt für Schritt vom Anfänger zum Meister, damit Sie anhand spezifischer Codebeispiele verstehen, wie Sie mit Python verschiedene Arten von Diagrammen zeichnen.

Teil Eins: Diagrammbibliothek installieren und importieren
Bevor wir beginnen, müssen wir zunächst die entsprechende Diagrammbibliothek installieren. Zur Installation können Sie den Befehl pip verwenden. Um beispielsweise die Matplotlib-Bibliothek zu installieren, können Sie den folgenden Befehl verwenden:

pip install matplotlib

Nach Abschluss der Installation importieren Sie die Bibliothek, um verwandte Funktionen zu verwenden. Um beispielsweise die Matplotlib-Bibliothek zu importieren, können Sie den folgenden Befehl verwenden:

import matplotlib.pyplot as plt

In ähnlicher Weise können Sie bei Bedarf auch andere Diagrammbibliotheken wie Seaborn und Plotly usw. importieren.

Teil 2: Lineare Diagramme zeichnen
Lineare Diagramme gehören zu den grundlegendsten Diagrammtypen und werden häufig in der Datenanalyse verwendet. Das Folgende ist ein Beispielcode zum Zeichnen eines linearen Diagramms:

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义x和y的值
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制线性图表
plt.plot(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title("线性图表")
plt.xlabel("X轴")
plt.ylabel("Y轴")

# 显示图表
plt.show()

Durch die Ausführung des obigen Codes wird eine gerade Linie gezeichnet, die durch die (x, y)-Koordinatenpunkte (1,2), (2,4), (3,6) verläuft ), (4 ,8), (5,10).

Teil 3: Zeichnen von Histogrammen
Histogramme werden zum Vergleich verschiedener Datenkategorien verwendet und werden häufig verwendet, um die Menge oder Häufigkeitsverteilung kategorialer Daten anzuzeigen. Das Folgende ist ein Beispielcode zum Zeichnen eines Histogramms:

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义x和y的值
x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = [10, 5, 8, 12, 6]

# 绘制柱状图
plt.bar(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title("柱状图")
plt.xlabel("类别")
plt.ylabel("数量")

# 显示图表
plt.show()

Durch Ausführen des obigen Codes wird eine Reihe von Histogrammen gezeichnet, wobei jede Spalte eine Kategorie darstellt und die Höhe die Nummer dieser Kategorie darstellt.

Teil 4: Zeichnen eines Streudiagramms
Ein Streudiagramm wird verwendet, um die Beziehung zwischen zwei Variablen darzustellen und eignet sich normalerweise zur Beobachtung der Verteilung und des Trends von Daten. Das Folgende ist ein Beispielcode zum Zeichnen eines Streudiagramms:

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义x和y的值
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title("散点图")
plt.xlabel("X轴")
plt.ylabel("Y轴")

# 显示图表
plt.show()

Durch die Ausführung des obigen Codes wird eine Reihe von Streudiagrammen gezeichnet, wobei jeder Punkt die Koordinaten eines Datenpunkts darstellt.

Teil 5: Zeichnen von Boxplots
Boxplots werden verwendet, um die Verteilung eines Datensatzes anzuzeigen, einschließlich Maximalwert, Minimalwert, Median und Quartile. Das Folgende ist ein Beispielcode zum Zeichnen eines Boxplots:

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义一组数据
data = [2, 5, 8, 12, 16, 20]

# 绘制箱线图
plt.boxplot(data)

# 添加标题和标签
plt.title("箱线图")
plt.ylabel("数值")

# 显示图表
plt.show()

Durch die Ausführung des obigen Codes wird ein Boxplot gezeichnet, der den Median, den Interquartilbereich und die Ausreißer eines Datensatzes zeigt.

Fazit:
Dieser Artikel stellt eine vollständige Anleitung zum Zeichnen von Python-Diagrammen vor und deckt gängige Diagrammtypen wie lineare Diagramme, Histogramme, Streudiagramme und Boxplots ab. Durch das Erlernen und Üben dieser Beispielcodes werden Sie vom Anfänger bis zum Experten in der Lage sein, mit Python Diagramme zu zeichnen und die Ergebnisse der Datenanalyse genau anzuzeigen. Ich hoffe, dass dieser Artikel für Ihr Studium hilfreich ist!

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