Data Science mit Python by VanderPlas Jake

Autor:VanderPlas, Jake [VanderPlas, Jake]
Die sprache: deu
Format: epub
Herausgeber: mitp-Verlag
veröffentlicht: 2017-11-19T16:00:00+00:00

Abb. 4.5: Leeres Raster eines Axes-Objekts

Eine Abbildung​ (engl. Figure, eine Instanz der Klasse plt.Figure) in Matplotlib kann man sich als einen Container vorstellen, der alle Objekte – wie Koordinatenachsen, Grafik, Text und Bezeichnungen – enthält. Abbildung 4.5 zeigt das Axes-Objekt (eine Instanz der Klasse plt.Axes): einen begrenzten Kasten mit Markierungen und Bezeichnungen, der letztendlich die Elemente des Diagramms enthalten wird, die unsere Visualisierung darstellen. Wir werden in diesem Buch häufig von den Variablennamen fig und ax Gebrauch machen, um auf die Instanz einer Figure bzw. auf eine Axes-Instanz oder eine Gruppe von Axes-Instanzen zu verweisen.

Nach dem Erzeugen eines Axes-Objekts können wir die ax.plot-Funktion zur Ausgabe von Daten verwenden. Wir fangen mit einer einfachen Sinuskurve an (Abbildung 4.6):

In[3]: fig = plt.figure() ax = plt.axes() x = np.linspace(0, 10, 1000) ax.plot(x, np.sin(x));

Alternativ können wir auch die pylab-Schnittstelle verwenden, die das Figure- und das Axes-Objekt im Hintergrund automatisch erzeugt (siehe Abbildung 4.7; Näheres dazu finden Sie auch in Abschnitt 4.2, »Zwei Seiten derselben Medaille«).

In[4]: plt.plot(x, np.sin(x));

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