🎨 Diagrammtypen II – Histogramm, Boxplot & Torte

🎨 Diagrammtypen II – Histogramm, Boxplot & Torte#

📊 Histogramm – plt.hist()#

Ein Histogramm zeigt, wie oft ein bestimmter Wertebereich vorkommt. Ideal zur Verteilungsanalyse.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

daten = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)

plt.hist(daten, bins=20, color="skyblue", edgecolor="black")
plt.title("Histogramm einer Normalverteilung")
plt.xlabel("Wert")
plt.ylabel("Häufigkeit")
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()

histogramm

Parameter

Bedeutung

bins

Anzahl der Klassen / Balken

color

Farbe der Balken

edgecolor

Farbe der Ränder

📦 Boxplot – plt.boxplot()#

Zeigt Median, Quartile und Ausreißer einer Verteilung:

werte = np.stack([
    np.random.normal(100, 20, 200),
    np.random.normal(80, 15, 200),
    np.random.normal(120, 30, 200),
], axis=1)


plt.boxplot(werte, vert=True, patch_artist=True)
plt.title("Boxplot Beispiel")
plt.xlabel("Wert")
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()

Box Diagramme

➡️ Ideal zur Darstellung zentraler Tendenz + Streuung in wenigen Zahlen

🍰 Kreisdiagramm – plt.pie()#

labels = ["Produkt A", "Produkt B", "Produkt C"]
werte = [40, 35, 25]

plt.pie(werte, labels=labels, autopct="%1.1f%%", colors=["#66b3ff", "#99ff99", "#ffcc99"])
plt.title("Marktanteile")
plt.axis("equal")  # sorgt für runde Torte
plt.tight_layout()
plt.show()

Kuchendiagramm

Parameter

Bedeutung

autopct

Prozentanzeige im Diagramm

labels

Beschriftung der Segmente

colors

Farbschema

axis(‘equal’)

Kreis statt Ellipse

✅ Zusammenfassung#

Diagrammtyp

Methode

Zweck

Histogramm

plt.hist()

Verteilung / Häufigkeit

Boxplot

plt.boxplot()

Median, Streuung, Ausreißer

Kreisdiagramm

plt.pie()

prozentuale Aufteilung / Anteile
Contents