🎨 Erste Schritte mit MatPlotLib

🎨 Erste Schritte mit MatPlotLib#

🔧 pyplot vs. objektorientiert#

Matplotlib kann auf zwei Arten verwendet werden:

Stil

Beschreibung

Typischer Kontext

pyplot (imperativ)

einfach & schnell, wie bei MATLAB

schnelle Einzellinien

Objektorientiert

sauber, modular, besser für Subplots & Layouts

komplexere Diagramme

In dieser Vorlesung verwenden wir erstmal pyplot, das einfache Interface:

import matplotlib.pyplot as plt

📈 Erste Linie zeichnen: plt.plot()#

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.show()

➡️ x-Achse: 1–5, y-Achse: 2–10 → einfaches Liniendiagramm

✏️ Titel & Achsenbeschriftungen#

plt.plot(x, y)
plt.title("Wachstum über Zeit")
plt.xlabel("Tage")
plt.ylabel("Größe (cm)")
plt.show()

➡️ Die Achsen sind jetzt beschriftet, das Diagramm hat einen Titel.

🖼️ Diagramm speichern mit plt.savefig()#

plt.plot(x, y)
plt.title("Wachstum über Zeit")
plt.xlabel("Tage")
plt.ylabel("Größe (cm)")
plt.savefig("wachstum.png")  # speichert als PNG
plt.show()

⚠️ plt.savefig() immer vor plt.show() aufrufen – danach wird das Bild „freigegeben“

✅ Zusammenfassung#

Funktion

Zweck

plt.plot()

Linie zeichnen

plt.title()

Titel setzen

plt.xlabel()

X-Achse beschriften

plt.ylabel()

Y-Achse beschriften

plt.show()

Plot anzeigen

plt.savefig()

Plot als Datei speichern

🧠 Bonus: Anpassung#

plt.plot(x, y, color="green", linestyle="--", marker="o")

➡️ Zeigt grüne gestrichelte Linie mit Kreismarkern an den Punkten

✍️ Übung: Wachstum visualisieren#

  • Erstelle zwei Listen tage = [1, 2, 3, 4, 5] und groesse = [10, 12, 15, 19, 24]

  • Erstelle mit plt.plot() ein Liniendiagramm

  • Beschrifte die x-Achse mit “Tage” und die y-Achse mit “Größe in cm”

  • Gib dem Diagramm den Titel “Pflanzenwachstum”

  • Speichere das Diagramm als “pflanze.png”

✅ Beispiellösung:

💡 Lösung anzeigen

tage = [1, 2, 3, 4, 5]
groesse = [10, 12, 15, 19, 24]

plt.plot(tage, groesse)
plt.title("Pflanzenwachstum")
plt.xlabel("Tage")
plt.ylabel("Größe in cm")
plt.savefig("pflanze.png")
plt.show()
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