{"id":167577,"date":"2023-05-07T21:39:21","date_gmt":"2023-05-07T20:39:21","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=167577"},"modified":"2023-10-30T09:03:50","modified_gmt":"2023-10-30T08:03:50","slug":"matplotlib-alles-wissen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/matplotlib-alles-wissen","title":{"rendered":"Matplotlib: Alles \u00fcber die Python-Bibliothek von Dataviz"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"167577\" class=\"elementor elementor-167577\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b9c1b64 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"b9c1b64\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8942914 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8942914\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Matplotlib ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, mit der du Datenvisualisierungen erstellen kannst. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du wissen musst: Definition, Funktionsweise, Schwierigkeiten, Schulungen\u2026<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2df5b95 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2df5b95\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/dataviz\">Visualisierung von Daten<\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> ist ein zentraler Schritt bei der Datenanalyse. Nachdem du Daten gesammelt, gespeichert und analysiert hast, ist es wichtig, die Ergebnisse dieser Analysen in Berichte und <\/span><b>grafische Visualisierungen <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">umzuwandeln.<\/span><\/p><p><b>Das menschliche Gehirn versteht <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">ein Diagramm <\/span><b>schneller <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">als eine Reihe von Statistiken in Tabellenform<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">. DataViz erm\u00f6glicht es daher, die Ergebnisse einer Analyse mit den nicht-technischen Teams eines Unternehmens zu teilen, insbesondere mit den F\u00fchrungskr\u00e4ften.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-58b7df8 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"58b7df8\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2543dd9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2543dd9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was genau ist Matplotlib?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c9dc5a1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c9dc5a1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><a href=\"https:\/\/matplotlib.org\/stable\/index.html\">Matplotlib<\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> ist <\/span><b>eine Open-Source-Python-Bibliothek<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, die urspr\u00fcnglich von dem Neurobiologen John Hunter im Jahr 2002 entwickelt wurde. Sein Ziel war es, die elektrischen Signale des Gehirns von Menschen mit Epilepsie zu visualisieren. Um dies zu erreichen, wollte er die grafischen Gestaltungsm\u00f6glichkeiten von MATLAB mit Python replizieren.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nach dem Tod von John Hunter im Jahr 2012 wurde Matplotlib im Laufe der <\/span><b>Zeit von vielen Mitwirkenden der <\/b><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/open-source-definition\">Open-Source-Gemeinschaft<\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> weiterentwickelt. Sie wird verwendet, um qualitativ hochwertige Diagramme und Grafiken zu erstellen. Es ist eine Open-Source-Alternative zu MATLAB.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Es ist z. B. m\u00f6glich, mit wenigen Zeilen Code <\/span><b>Plots, Histogramme<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, Balkendiagramme und alle Arten von Diagrammen zu erstellen. Es handelt sich um ein sehr umfassendes Werkzeug, mit dem du sehr detaillierte Datenvisualisierungen erstellen kannst.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Bibliothek ist besonders n\u00fctzlich f\u00fcr Leute, die <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/python\">mit Python<\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> oder NumPy arbeiten. Sie wird insbesondere bei Servern f\u00fcr Webanwendungen, Shells und Python-Skripten eingesetzt. Mit den APIs von matplotlib ist es f\u00fcr Entwickler auch m\u00f6glich, Grafiken in GUI-Anwendungen zu integrieren.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-931cff8 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"931cff8\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/-29x_deQQus&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3d60bd4 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3d60bd4\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c3933e2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c3933e2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die wichtigsten Konzepte von Matplotlib<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9347423 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9347423\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Matplotlib basiert auf mehreren Schl\u00fcsselelementen. Eine <\/span><b>&#8222;Figur&#8220; ist eine vollst\u00e4ndige Abbildung<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Jede Linie in dieser Abbildung wird als &#8222;Achse&#8220; bezeichnet.<\/span><\/p><p><b>Plotting&#8220; ist das Erstellen eines Diagramms<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Du musst Daten in Form von Schl\u00fcssel\/Wert-Paaren verwenden, die die X- und Y-Achse bilden. Anschlie\u00dfend werden Funktionen wie &#8222;scatter&#8220;, &#8222;bar&#8220; und &#8222;pie&#8220; verwendet, um das Muster zu erstellen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Es k\u00f6nnen grundlegende Diagramme wie Balkendiagramme oder Histogramme, aber auch <\/span><b>komplexere dreidimensionale Figuren <\/b><span style=\"font-weight: 400\">erstellt werden.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-26a57da elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"26a57da\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"432\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/matplotlib-graphs.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-167583\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/matplotlib-graphs.webp 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/matplotlib-graphs-300x169.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-427a5fa elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"427a5fa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Lernen, Python und Matplotlib zu verwenden<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-99f8f52 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"99f8f52\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ec5085a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"ec5085a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">4 Dinge, die du mit Matplotlib tun solltest<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-72c6111 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"72c6111\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Mit Matplotlib kannst du die Optik deiner Grafiken verbessern, indem du Titel und Beschriftungen hinzuf\u00fcgst und den Stil und die Farbe der Visualisierungen ausw\u00e4hlst. Du kannst auch die Gr\u00f6\u00dfe der Grafiken beeinflussen und die Anordnung der Grafiken w\u00e4hlen, wenn du mehrere Grafiken in einer Grafik anzeigen willst.<\/span><span style=\"font-weight: 400\"><br \/><\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Matplotlib verf\u00fcgt auch \u00fcber eine Funktion, mit der du Grafiken frei kommentieren und ein Bild im jpg-Format speichern kannst. Schlie\u00dflich ist es m\u00f6glich, eine Grafik mit einem digitalen Tattoo zu versehen, um Copyright-Informationen hinzuzuf\u00fcgen. <\/span><span style=\"font-weight: 400\"><br \/><\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Jetzt sehen wir uns einige Beispiele f\u00fcr Grafiken an, die man mit Matplotlib <\/span><span style=\"font-weight: 400\">erstellen kann, sowie die wenigen Zeilen Code, um sie zu zeichnen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b646b5f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b646b5f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">1. Funktionen zeichnen<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e84e48c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e84e48c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Matplotlib ist in erster Linie eine Bibliothek, mit der man Funktionen zeichnen und ihre Kurven in Diagrammen darstellen kann. Wir k\u00f6nnen die Verl\u00e4ufe von trigonometrischen Funktionen wie Sinus und Cosinus erhalten, indem wir das Intervall angeben, in dem wir diese Funktionen beobachten wollen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Hier ist ein Beispiel f\u00fcr eine Darstellung zwischen 0 und 6 f\u00fcr die Sinus- und Cosinusfunktion. Die verwendete Funktion ist plot(), die eine Grundfunktion von Matplotlib ist.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a28c2b3 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"a28c2b3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"512\" height=\"384\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/image6.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-167584\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/image6.webp 512w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/image6-300x225.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9bbe88e elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"9bbe88e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-818ded7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"818ded7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Um diesen Graphen zu erstellen, verwenden wir zwei Bibliotheken, Matplotlib und NumPy. NumPy erm\u00f6glicht die Berechnung von Sinus und Cosinus, und die Funktion arrange erstellt eine Liste von 0 bis 2 Pi mit einer Abweichung von 0,1 zwischen jedem Wert.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-74112c5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"74112c5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">2. 2D-Diagramme erstellen<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-49a77df elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"49a77df\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Eine weitere Funktion von Matplotlib ist die Erstellung von 2D-Diagrammen, was f\u00fcr Data Scientists bei der Visualisierung von Daten sehr n\u00fctzlich ist. Es ist m\u00f6glich, Histogramme, Kreisdiagramme, Schnurrbartdiagramme, Scatterplots, Stackplots (um Daten gestapelt darzustellen), usw. anzuzeigen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Diese Diagramme k\u00f6nnen z. B. verwendet werden, um die Verteilung von Daten, ihre statistischen Indikatoren, ihre Trends \u00fcber einen bestimmten Zeitraum bei der Verarbeitung von Zeitdaten usw. anzuzeigen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Die wichtigsten verwendeten Funktionen sind<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">hist()um ein Histogramm zu zeichnen.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">bar()um ein Balkendiagramm zu zeichnen.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">pie()um ein Tortendiagramm zu zeichnen.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">box()um Boxplots zu zeichnen.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">scatter()um eine Punktwolke zu zeichnen.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400\"><span style=\"font-weight: 400\">stackplot()um ein Diagramm mit gestapelten Bereichen zu zeichnen<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ba7f688 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"ba7f688\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"537\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/image1-1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-167591\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/image1-1.webp 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/image1-1-300x210.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d1a5ce3 elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"d1a5ce3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-56e6b51 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"56e6b51\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Dieses Beispiel stammt aus dem Modul &#8222;Matplotlib &#8211; Whiskers und Tortendiagramme&#8220; aus unserem Kurs Data Scientist und Data Analyst!<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Hier verwenden wir die Funktionen labels, colors und autopct aus dem Pie Chart. Labels erm\u00f6glicht die Auswahl des Namens, colors kann auf verschiedene Arten verwendet werden, entweder als Schl\u00fcsselwort &#8222;Yellow&#8220;, &#8222;Red&#8220; oder als Hex-Code wie in unserem Beispiel.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ce4b069 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"ce4b069\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"414\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/image3-1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-167605\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/image3-1.webp 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/image3-1-300x162.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-74799a1 elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"74799a1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-28596bb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"28596bb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Hier verwenden wir zwei Listen Pda und Pds, die wir zuvor erstellt haben, um unsere Barcharts zu erstellen. Zuerst erstellen wir den ersten, dann f\u00fcgen wir den zweiten hinzu, indem wir bottom=Pda angeben, um zu sagen, dass der zweite Barchart auf den ersten gestapelt wird.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-345f934 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"345f934\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"414\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/image9.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-167609\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/image9.webp 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/image9-300x162.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-52143a4 elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"52143a4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e5b2278 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e5b2278\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">F\u00fcr dieses Chart haben wir uns entschieden, die beiden Balken nebeneinander zu stellen. Dazu verwenden wir zwei Werte f\u00fcr die X-Achse, zuerst x1, das von 0 bis 11 mit einem Schritt reicht, und x2, das von 0,4 bis 11,4 mit einem Schritt von 1 reicht. Wir tun dies, um die zweite Spalte um 0,4 zu verschieben, was auch die Gr\u00f6\u00dfe unserer Balken sein wird.\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Diese beiden Grafiken sind vom Modul &#8222;Matplotlib &#8211; Balkendiagramme&#8220; des Kurses Data Scientist und Data Analyst inspiriert.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a3c2d4a elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"a3c2d4a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"455\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/image8.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-167613\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/image8.webp 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/image8-300x178.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-256c257 elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"256c257\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0d29fde elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0d29fde\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">F\u00fcr diesen Graphen verwenden wir Listen f\u00fcr die Achsen. Die beiden Gruppen von Punktwolken teilen sich die gleiche X-Achse, haben aber unterschiedliche Werte f\u00fcr die Y-Achse. Du kannst auch sehen, dass wir das s-Argument verwenden, um die Gr\u00f6\u00dfe unserer Punkte zu variieren. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c614b10 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c614b10\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">3. 3D-Grafiken anzeigen<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fd338af elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fd338af\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es ist auch m\u00f6glich, 3D-Grafiken mithilfe von Matplotlib zu erstellen. Dazu musst du eine spezielle Matplotlib-Bibliothek namens mpl_toolkits.mplot3d (oft in Axes3D umbenannt) verwenden.\u00a0<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">3D-Grafiken k\u00f6nnen bestimmte Visualisierungen erleichtern und einen Bericht angenehmer lesbar machen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Im Allgemeinen werden die Funktionen Axes3D.plot(), Axes3D.scatter, Axes3D.plot_wireframe(), Axes3D.plot_surface(), Axes3D.bar() verwendet.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Hier ist ein Beispiel daf\u00fcr, was man mit diesen Funktionen anzeigen kann. Das Beispiel stammt aus der offiziellen <a href=\"https:\/\/matplotlib.org\/\">Dokumentation<\/a>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-88188b1 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"88188b1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"449\" height=\"408\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/image2-1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-167620\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/image2-1.webp 449w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/image2-1-300x273.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 449px) 100vw, 449px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f637df6 elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"f637df6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-19bec4c elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"19bec4c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">4. Widgets erstellen<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f7d9999 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f7d9999\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Die letzte Funktion von Matplotlib, die wir behandeln werden, ist das Erstellen von Widgets. Das sind interaktive Visualisierungen, auf die der Benutzer Einfluss nehmen kann. F\u00fcr einen Datenwissenschaftler kann dies sehr n\u00fctzlich sein, z. B. um zu sehen, wie die \u00c4nderung eines Parameters eine Funktion oder ein Machine-Learning-Modell beeinflusst.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Alle Klassen, die du f\u00fcr die Implementierung eines Widgets ben\u00f6tigst, befinden sich im Modul matplolib.widgets.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Um ein Widget zu erstellen, m\u00fcssen Objekte und Funktionen erstellt werden, die die Aktion eines Objekts auf ein anderes Objekt beschreiben. Beispiele f\u00fcr solche Objekte sind ein Schieberegler (aus der Klasse Slider) oder eine Schaltfl\u00e4che (aus der Klasse Button), die zum Beispiel einen ganzen Wertebereich abdecken k\u00f6nnten, den der Parameter einer Funktion einnimmt. Je nach dem Wert dieses Parameters sieht der Nutzer also, wie sich der Graph der Funktion sofort \u00e4ndert.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Dieses Widget stammt aus dem Modul &#8222;Einf\u00fchrung in Deep Learning mit Keras&#8220; der Studieng\u00e4nge Data Scientist und Data Analyst.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Durch Anpassen der Parameter w1 und w2 k\u00f6nnen wir die rot gezeichnete Gerade so anpassen, dass wir die Grenze finden, die die gr\u00fcn markierten Daten von den orange markierten Daten trennt. Dies ist ein so genanntes lineares Klassifikationsproblem: Wir trennen Daten mithilfe einer linearen Entscheidungsgrenze in zwei Kategorien.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fbbe839 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"fbbe839\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Lernen, Python f\u00fcr Data Science zu nutzen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a1da121 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a1da121\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2834cdd elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2834cdd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Schlussfolgerung<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8d9f7c9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8d9f7c9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">W\u00e4hrend du mit Matplotlib verschiedene Visualisierungen erstellen und anzeigen kannst, gibt es auch andere Bibliotheken, mit denen du ebenso coole Visualisierungen erstellen kannst. Zu diesen Bibliotheken geh\u00f6ren Seaborn, Bokeh und Ggplot.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Visualisierung von Daten steht im Mittelpunkt aller Probleme, mit denen sich <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">Data Scientists<\/a><\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> und <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-analyst\">Data Analysts <\/a><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">befassen. Um zu lernen, wie man diese Techniken beherrscht, werden in unseren Kursen f\u00fcr Data Scientists und Data Analysts mehrere Module zu Matplotlib, Bokeh und Seaborn angeboten.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-110c36e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"110c36e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-42fcc33 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"42fcc33\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was genau ist PyPlot?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6121bf4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6121bf4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Pyplot ist <\/span><b>ein Matplotlib-Modul, das <\/b><span style=\"font-weight: 400\">mehrere einfache Funktionen bietet, um Elemente wie Linien, Bilder oder Texte zu den Achsen eines Diagramms hinzuzuf\u00fcgen. Seine Benutzeroberfl\u00e4che ist sehr komfortabel, weshalb dieses Modul h\u00e4ufig verwendet wird.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Es gibt auch <\/span><b>eine &#8222;objektorientierte&#8220; (OO) API, <\/b><span style=\"font-weight: 400\">die mehr Flexibilit\u00e4t und Anpassungsm\u00f6glichkeiten bietet, indem sie das Zusammenstellen von Objekten freier gestaltet. Sie ist jedoch schwieriger zu verwenden.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3fb4159 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"3fb4159\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/UO98lJQ3QGI&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dbc57f5 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"dbc57f5\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-80c30b4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"80c30b4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Matplotlib, Numpy und Pandas<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fd11c96 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"fd11c96\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/numpy\">Numpy<\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> ist <\/span><b>ein Python-Paket, das sich <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">dem wissenschaftlichen Rechnen widmet. Es ist eine unverzichtbare Abh\u00e4ngigkeit von matplotlib, da matplotlib die Numpy-Funktionen f\u00fcr numerische Daten und mehrdimensionale Arrays verwendet.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pandas wiederum ist eine Python-Bibliothek, die auch von matplotlib zur <\/span><b>Datenmanipulation<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und <\/span><b>-analyse <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">verwendet wird. Sie ist keine unverzichtbare Abh\u00e4ngigkeit wie numpy, wird aber sehr oft mit matplotlib verwendet.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2c025c9 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2c025c9\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dbee68d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"dbee68d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Matplotlib und Data Science<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1bc7a23 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1bc7a23\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Python ist die <\/span><b>am h\u00e4ufigsten verwendete <\/b><span style=\"font-weight: 400\">Programmiersprache <\/span><b>f\u00fcr Data Science <\/b><span style=\"font-weight: 400\">und Machine Learning. De facto sind Ressourcen wie NumPy und matplotlib sehr n\u00fctzlich f\u00fcr die Erstellung von Modellen f\u00fcr maschinelles Lernen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Programmierer k\u00f6nnen auf diese Bibliotheken zugreifen, um entscheidende Aufgaben innerhalb der Python-Umgebung zu erledigen. Anschlie\u00dfend k\u00f6nnen die Ergebnisse mit den anderen Elementen und Funktionen eines <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/machine-learning-tout-savoir\">Machine-Learning-Programms<\/a><span style=\"font-weight: 400\"> oder eines neuronalen Netzes integriert werden.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2e35c83 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"2e35c83\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/DAQNHzOcO5A&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-365669e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"365669e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d7ec2ca elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d7ec2ca\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Welche Schwierigkeiten gibt es bei Matplotlib?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5f9d5a9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5f9d5a9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Das Erlernen von Matplotlib kann sich als kompliziert erweisen. Es gibt <\/span><b>viele Tutorials<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, aber es gibt einige Schwierigkeiten, die sich dem Anf\u00e4nger in den Weg stellen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Zun\u00e4chst einmal ist diese Bibliothek extrem umfangreich. Insgesamt umfasst sie <\/span><b>mehr als 70.000 Zeilen Code<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Sie unterst\u00fctzt auch viele verschiedene Schnittstellen und kann mit verschiedenen Backends interagieren, um Grafiken zu rendern.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400\">Dar\u00fcber hinaus ist die \u00f6ffentlich zug\u00e4ngliche Dokumentation zu matplotlib zwar verst\u00e4ndlich, aber einige Dokumente sind schlichtweg <\/span><b>veraltet<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Dieses Werkzeug entwickelt sich im Laufe der Zeit weiter, und einige Beispiele, die im Internet verf\u00fcgbar sind, k\u00f6nnen in modernen Versionen tats\u00e4chlich mit 70% weniger Codezeilen durchgef\u00fchrt werden.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3e69e5e elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"3e69e5e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecke unsere Schulungen in Datenwissenschaft<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-95dc4df e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"95dc4df\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-960cd39 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"960cd39\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie kann man Matplotlib erlernen?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3ec0a00 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3ec0a00\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Matplotlib bietet viele M\u00f6glichkeiten zur Visualisierung von Daten, kann aber aufgrund seiner technischen Komplexit\u00e4t und seiner schwerf\u00e4lligen Syntax schwer zu beherrschen sein. Es ist <\/span><b>schwierig, die Software autodidaktisch zu erlernen, <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">da ein gro\u00dfer Teil der online verf\u00fcgbaren Dokumentation veraltet ist.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Um zu lernen, wie man diese Bibliothek benutzt, kannst du dich f\u00fcr <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">eine DataScientest-Ausbildung<\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> entscheiden. Wir bieten Kurse an, in denen du dich in den verschiedenen Berufen der Datenwissenschaft ausbilden lassen kannst: Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, ML Engineer, Data Manager&#8230;<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">F\u00fcr alle unsere Kurse <\/span><b>ist Python die bevorzugte Programmiersprache<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Du wirst lernen, diese Sprache und ihre verschiedenen Bibliotheken f\u00fcr Data Science zu verwenden, insbesondere matplotlib f\u00fcr DataViz. Dieses Werkzeug steht auf dem Programm des Moduls &#8222;Datenvisualisierung&#8220; f\u00fcr unsere Kurse Data Analyst, Data Scientist und Data Management.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Alle unsere Kurse bieten <\/span><b>einen Blended-Learning-Ansatz<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, der eine gecoachte Online-Plattform mit Pr\u00e4senzveranstaltungen kombiniert. Sie k\u00f6nnen als Weiterbildung oder als intensives BootCamp in nur wenigen Wochen absolviert werden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Am Ende dieser Wege erhalten die Lernenden <\/span><b>ein von der Sorbonne-Universit\u00e4t zertifiziertes Diplom <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">und k\u00f6nnen sich schnell in den Arbeitsmarkt integrieren. Mehr als 90 % der Absolventen erhalten nach ihrer Ausbildung einen Arbeitsplatz.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Daher ist DataScientest <\/span><b>der beste Weg, um zu lernen, wie man Matplotlib, <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Python und die verschiedenen Ressourcen der Datenwissenschaft <\/span><b>beherrscht.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Warte nicht l\u00e4nger und entdecke jetzt unsere Kurse.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5b88f0e elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"5b88f0e\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/40jjIXVnzks&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6f416a0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6f416a0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Du wei\u00dft alles \u00fcber Matplotlib. Um die 4 Dinge zu erfahren, die du \u00fcber Matplotlib wissen solltest, schau dir <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/matplotlib-alles-wissen\">unseren Artikel<\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> zum Thema an!<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-63d856c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"63d856c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0586692 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0586692\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Download des Matpolib-Cheatsheets :<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b119e13 elementor-cta--skin-classic elementor-animated-content elementor-bg-transform elementor-bg-transform-zoom-in elementor-widget elementor-widget-call-to-action\" data-id=\"b119e13\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"call-to-action.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<link rel=\"stylesheet\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/elementor\/css\/custom-pro-widget-call-to-action.min.css?ver=1721764470\">\t\t<div class=\"elementor-cta\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-cta__bg-wrapper\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-cta__bg elementor-bg\" style=\"background-image: url(https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/02\/Cheat-sheet-matplotlib-583x1024.png);\" role=\"img\" aria-label=\"Cheat-sheet-matplotlib\"><\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-cta__bg-overlay\"><\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-cta__content\">\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-cta__button-wrapper elementor-cta__content-item elementor-content-item \">\n\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-cta__button elementor-button elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/Cheat-sheet-matplotlib.png\">\n\t\t\t\t\t\tHier klicken\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Matplotlib ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, mit der du Datenvisualisierungen erstellen kannst. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du wissen musst: Definition, Funktionsweise, Schwierigkeiten, Schulungen\u2026 Die Visualisierung von Daten ist ein zentraler Schritt bei der Datenanalyse. Nachdem du Daten gesammelt, gespeichert und analysiert hast, ist es wichtig, die Ergebnisse dieser Analysen in Berichte und grafische Visualisierungen umzuwandeln. Das [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":47,"featured_media":167578,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2454],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Matplotlib: Alles \u00fcber die Python-Bibliothek von Dataviz<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Matplotlib ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, mit der du Datenvisualisierungen erstellen kannst. 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