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Kurs

Einführung in die Datenvisualisierung mit Matplotlib

GrundlagenSchwierigkeitsgrad

Aktualisierte 06.2025

Lerne, wie du mit Matplotlib Datenvisualisierungen erstellst, anpasst und teilst.

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Kursbeschreibung

Die Visualisierung von Daten in Diagrammen und Abbildungen macht die zugrunde liegenden Muster in den Daten sichtbar und bietet Einblicke. Gute Visualisierungen helfen dir auch, deine Daten anderen mitzuteilen, und sind für Datenanalysten und andere Nutzer der Daten nützlich. In diesem Kurs lernst du, wie du Matplotlib, eine leistungsstarke Python-Bibliothek zur Datenvisualisierung, nutzen kannst. Matplotlib bietet die Bausteine, um umfangreiche Visualisierungen für viele verschiedene Arten von Datensätzen zu erstellen. Du lernst, wie du Visualisierungen für verschiedene Arten von Daten erstellst und wie du diese Visualisierungen anpasst, automatisierst und weitergibst.

Voraussetzungen

Introduction to Python

1

Einführung in Matplotlib

Kapitel starten

Einführung in die Datenvisualisierung mit Matplotlib

Verwendung der matplotlib.pyplot-Schnittstelle

Daten zu einem Axes-Objekt hinzufügen

Diagramme anpassen

Erscheinungsbild der Daten anpassen

Achsenbeschriftungen anpassen und Titel hinzufügen

Unterdiagramme

Ein Raster von Unterdiagrammen erstellen

Unterdiagramme mit plt.subplots erstellen

Unterdiagramme mit gemeinsamer y-Achse

2

Zeitreihen visualisieren

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Zeitreihendaten darstellen

Daten mit einem Zeitindex lesen

Zeitreihendaten darstellen

Zeitindex zum Heranzoomen verwenden

Zeitreihen mit verschiedenen Variablen darstellen

Zwei Variablen darstellen

Eine Funktion definieren, die Zeitreihendaten darstellt

Eine Plotting-Funktion verwenden

Zeitreihendaten mit Anmerkungen versehen

Ein Diagramm mit Zeitreihendaten mit Anmerkungen versehen

Zeitreihen erstellen: alles zusammenfügen

3

Quantitative Vergleiche und statistische Visualisierungen

Kapitel starten

Quantitative Vergleiche: Balkendiagramme

Balkendiagramm

Gestapeltes Balkendiagramm

Quantitative Vergleiche: Histogramme

Histogramme erstellen

Step-Histogramm

Statistisches Plotten

Fehlerbalken zu einem Balkendiagramm hinzufügen

Fehlerbalken zu einem Diagramm hinzufügen

Kastendiagramme erstellen

Quantitative Vergleiche: Streudiagramme

Einfache Streudiagramme

Zeit nach Farbe kodieren

4

Visualisierungen mit anderen Personen teilen

Kapitel starten

Abbildungen vorbereiten, um sie mit anderen zu teilen

Stil für den Druck auswählen

Zwischen den Stilen wechseln

Visualisierungen speichern

Datei mehrmals speichern

Abbildung mit verschiedenen Größen speichern

Abbildungen aus Daten automatisieren

Eindeutige Werte einer Spalte

Visualisierung automatisieren

So geht es weiter

Einführung in die Datenvisualisierung mit Matplotlib

Kurs
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