Diagramme anpassen

Einführung in die Datenvisualisierung mit Matplotlib

Ariel Rokem

Data Scientist

Erscheinungsbild der Daten anpassen

ax.plot(seattle_weather["MONTH"], 
        seattle_weather["MLY-PRCP-NORMAL"])
plt.show()

Markierungen hinzufügen

ax.plot(seattle_weather["MONTH"], 
        seattle_weather["MLY-PRCP-NORMAL"], 
        marker="o")
plt.show()

Markierungen auswählen

ax.plot(seattle_weather["MONTH"], 
        seattle_weather["MLY-PRCP-NORMAL"], 
        marker="v")
plt.show()

https://matplotlib.org/api/markers_api.html

Den Linienstil festlegen

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(seattle_weather["MONTH"], 
        seattle_weather["MLY-TAVG-NORMAL"],
        marker="v", linestyle="--")
plt.show()

Linien mit Linienstil entfernen

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(seattle_weather["MONTH"], 
        seattle_weather["MLY-TAVG-NORMAL"],
        marker="v", linestyle="None")
plt.show()

Farbauswahl

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(seattle_weather["MONTH"], 
        seattle_weather["MLY-TAVG-NORMAL"],
        marker="v", linestyle="--", color="r")
plt.show()

Achsenbeschriftungen anpassen

ax.set_xlabel("Time (months)")
plt.show()

Beschriftung der y-Achse festlegen

ax.set_xlabel("Time (months)")
ax.set_ylabel("Average temperature (Fahrenheit degrees)")
plt.show()

Titel hinzufügen

ax.set_title("Weather in Seattle")
plt.show()

Zeit für ein paar Übungen!

Einführung in die Datenvisualisierung mit Matplotlib