G4d matplotlib: Beispiele für Anwendungsmöglichkeiten - Pythonkurs (ZIP)

Die ZIP-Datei enthält ein Jupyter Notebook zur selbstständigen Bearbeitung des Inhaltes dieses Abschnitts. Da das Paket matplotlib so umfangreich ist und fachübergreifend verwendet wird, widmen wir diesem Thema noch einen weiteren Abschnitt: Wir zeigen einige weitere Anwendungsmöglichkeiten auf: Mit Subplots können mehrere Plot nebeneinander oder untereinander ausgegeben werden. Es ist möglich innerhalb von Plots manuelle Annotationen zu ergänzen. Mit der bar()-Funktion können Säulendiagramme erstellt werden. Zur Sortierung und graphischen Aufbereitung von Daten lassen sich Histogramme mit der hist()-Funktion erzeugen. Anstatt von Polygonzügen ist es auch möglich Datenpunkte ohne funktionalen Zusammenhang als Punktwolke zu erzeugen mit der scatter()-Funktion. Mit dem Unterpaket image können Methoden zur Ein- und Ausgabe von Bildern, sowie deren Bearbeitung, ausgeführt werden. Es gibt auch die Möglichkeit interaktive Plots zu erstellen. Der Abschnitt besteht aus einem ausführlich kommentierten Jupyter Notebook, mit welchem Sie selbst die besprochenen Inhalte des Abschnitts erproben können und einem Video mit zugehörigen Erklärungen des Dozenten.