Datenvisualisierung mit

Um mit Matplotlib arbeiten zu können, muss die Bibliothek erst einmal importiert werden. Damit wir nicht so viel tippen müssen geben wir ihr den kürzeren Namen plt.

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 8)
plt.rcParams['font.size'] = 16
plt.rcParams['lines.linewidth'] = 2

Außerdem brauchen wir der Einfachheit halber ein paar Funktion aus numpy, die euch schon bekannt sind.

import numpy as np

Zu erst ein einfaches Beispiel mit $f(x)=x^2$

x = np.linspace(0, 1) # gibt 50 Zahlen in gleichmäßigem Abstand von 0–1
plt.plot(x, x**2);
# Falls nicht interaktiv: 
# plt.show()

Um den Text-Output zu unterdrücken in diesem Notebook, schreiben wir ein ; hinter die letzte Zeile.

plt.plot(x, x**2);

Anderes Beispiel: $\sin(t)$ mit verschiedenen Stilen. Vorsicht, die Funktionen und $\pi$ sind Bestandteil von numpy

t = np.linspace(0, 2 * np.pi)
plt.plot(t, np.sin(t));

plt.plot(t, np.sin(t), 'r--');