Visualisierung mit Matplotlib & Seaborn
Figures, Axes, Subplots, Line Plots, Scatter Plots, Histogramme, Heatmaps, Styling, Anpassung
1Was ist der Hauptunterschied zwischen der pyplot-Schnittstelle und der objektorientierten Schnittstelle in Matplotlib?
Was ist der Hauptunterschied zwischen der pyplot-Schnittstelle und der objektorientierten Schnittstelle in Matplotlib?
Antwort
Die pyplot-Schnittstelle (plt.plot, plt.title) ist eine MATLAB-artige API, die aktuelle Figuren und Axes implizit verwaltet, praktisch für schnelle einfache Plots. Die objektorientierte Schnittstelle (fig, ax = plt.subplots()) gibt explizite Kontrolle über jedes Element (Figure, Axes) und wird für komplexe Plots, mehrere Subplots oder Produktionsskripte empfohlen, da sie den Code lesbarer und wartbarer macht.
2Welche Methode sollte verwendet werden, um eine Figure mit einem Raster aus 2 Zeilen und 3 Spalten von Subplots zu erstellen?
Welche Methode sollte verwendet werden, um eine Figure mit einem Raster aus 2 Zeilen und 3 Spalten von Subplots zu erstellen?
Antwort
Die Funktion plt.subplots(2, 3) erstellt eine Figure mit einem Raster aus 2 Zeilen und 3 Spalten von Subplots. Sie gibt ein Tupel (fig, axes) zurück, wobei axes ein 2D-NumPy-Array der Form (2, 3) ist, das den Zugriff auf jeden Subplot über axes[row, col] ermöglicht. Dieser Ansatz ist die prägnanteste und idiomatischste Methode, um regelmäßige Subplot-Raster in Matplotlib zu erstellen.
3Wie zeigt man eine Korrelations-Heatmap eines Pandas-DataFrames mit Seaborn an?
Wie zeigt man eine Korrelations-Heatmap eines Pandas-DataFrames mit Seaborn an?
Antwort
Um eine Korrelations-Heatmap anzuzeigen, berechnet man zuerst die Korrelationsmatrix mit df.corr() und übergibt das Ergebnis dann an sns.heatmap(). Die Option annot=True zeigt Korrelationswerte in jeder Zelle an, was das Lesen erleichtert. Diese Kombination ist das Standardmuster zur Visualisierung von Korrelationen zwischen numerischen Variablen in der explorativen Datenanalyse.
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