Was ist matplotlib?

matplotlib ist eine Python Bibliothek zur Erstellung von Graphen auf einem hohen Niveau. Die erstellten Charts können mit nur wenig Aufwand so konfiguriert werden, dass sie sich ohne Weiteres publizieren lassen. matplotlib wird innerhalb von Python Skripten aufgerufen, aber auch innerhalb der Jupyter Notebooks oder auch auf Web Application Servern lässt sich die Bibliothek hinzuziehen.

Mit nur wenigen Code-Zeilen kann man mithilfe von matplotlib vorhandene Daten auf vielerlei verschiedene Art und Weise visualisieren: Plot, Histogramm, Spektrum, Balkendiagramm, Kuchendiagramm, Scatter und weitere. Für fortgeschrittene Anwender bietet matplotlib viele Konfigurationsmöglichkeiten, um auch komplexe Darstellungen zu ermöglichen. Das Bezeichnen der Achsen, die Titelgebung, unterschiedliche Farben und viele andere Elemente lassen sich recht einfach durch nachvollziehbare Anweisungen im Code erreichen.

Darüber hinaus bietet matplotlib im Darstellungsfenster auch Interaktionsmöglichkeiten, denn man kann in den Graphen hineinzoomen, den Chart hin- und herbewegen und auch die Darstellungsform anpassen.

Dabei ist das Ziel nicht nur anschauliche Grafiken für Leserinnen und Leser zu erstellen, sondern auch die eigenen Daten in unterschiedliche Perspektiven zu bringen, um womöglich neue Eigenschaften zu entdecken oder neue Ansätze der Auswertung zu entwickeln.

Kommen wir hier zu einem einfachen Beispiel, das dank der Kommentare schnell nachzuvollziehen sein sollte:

#!/usr/local/bin/python3

# Wir importieren aus der matplotlib-Bibliothek "pyplot"

# und weisen dem Modul den Namen "plt" zu.

import matplotlib.pyplot as plt

# Wir importieren die Bibliothek "numpy" für ein besseres Handling mit Arrays

# und weisen dem Modul den Namen "np" zu.

import numpy as np

# Mithilfe von numpy erzeugen wir ein Array von Zahlen zwischen -5 und 5 in 50 Schritten

# und weisen das Array der Variable "x" zu.

x = np.linspace(-5, 5, 50)

# Mithilfe der Cosinus-Funktion erzeugen wir aus den Werten von "x" ein zweites Array

# und weisen dieses der Variable "y" zu.

y = np.cos(x)

# Dank matplotlib erzeugen wir nun einen Liniengraphen in einem 2D-Koordinatensystem

# mit den Achsen x und y. Dabei markiert ein kleiner Kreis die einzelnen Punkte.

plt.plot(x, y, marker="o")

# Wir setzen eine Überschrift.

plt.title("Überschrift")

# Wir beschriften die x-Achse.

plt.xlabel("x-Achsenbeschriftung")

# Wir beschriften die y-Achse.

plt.ylabel("y-Achsenbeschriftung")

# Wir möchten den Graphen anzeigen.

plt.show()

Beispiele für die Möglichkeiten von matplotlib und zugehörige Dokumentation samt Code-Beispielen findet man unter: matplotlib.org/contents.html

Ein weiterer empfehlenswerter Ort, um sich für die Darstellung von Graphen inspirieren zu lassen, ist die Python Chart Galerie, wo man eine Sammlung von Darstellungsmöglichkeiten inklusive Code-Beispielen findet.