Linien-, Balken- und Streudiagramme
Gängige Diagrammtypen erstellen
Linien-, Balken- und Streudiagramme ist eine kostenlose Python Academy-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 2 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des Python Academy-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der Python Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Drei bewährte Diagrammtypen
Die meisten Datengeschichten werden mit drei Diagrammtypen erzählt:
- Linie für Trends entlang einer geordneten Achse wie der Zeit
- Balken zum Vergleichen von Kategorien
- Streuung für Beziehungen zwischen zwei numerischen Variablen
Jeder Typ entspricht einer Matplotlib-Methode auf einem Axes-Objekt.
Liniendiagramme
Ein Liniendiagramm verbindet Punkte in ihrer Reihenfolge. In Matplotlib lautet der Aufruf ax.plot(x, y). Verwenden Sie es, wenn die x-Achse eine sinnvolle Reihenfolge hat, etwa bei Tagen oder Messungen im Zeitverlauf.
Die Daten hinter einer Linie bestehen lediglich aus zwei parallelen Sequenzen.
months = [1, 2, 3, 4, 5]
sales = [120, 150, 130, 170, 200]
for m, s in zip(months, sales):
print('Month', m, '->', s)
print('Trend:', 'up' if sales[-1] > sales[0] else 'down')Balkendiagramme
Ein Balkendiagramm vergleicht diskrete Kategorien. Der Aufruf lautet ax.bar(categories, values). Balken beginnen bei null, damit ihre Höhen direkt vergleichbar sind.
Verwenden Sie Balken, wenn die x-Positionen Beschriftungen und keine kontinuierliche Skala sind.
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
counts = [30, 45, 15]
for f, c in zip(fruits, counts):
bar = '#' * (c // 5)
print(f.ljust(8), bar, c)Horizontale Balken
Wenn Kategoriebezeichnungen lang sind, lassen sich horizontale Balken besser lesen. Matplotlib bietet dafür ax.barh(categories, values).
Die Logik ist identisch, nur die Ausrichtung ändert sich.
Streudiagramme
Ein Streudiagramm zeichnet mit ax.scatter(x, y) für jeden Datenpunkt einen Marker. Es macht Korrelationen, Cluster und Ausreißer zwischen zwei numerischen Variablen sichtbar.
Anders als bei einer Linie werden die Punkte nicht verbunden.
heights = [150, 160, 170, 180, 190]
weights = [50, 60, 68, 78, 90]
pairs = list(zip(heights, weights))
print('Points:', pairs)
rising = all(weights[i] < weights[i+1] for i in range(len(weights)-1))
print('Positive trend:', rising)Das passende Diagramm auswählen
Wählen Sie das Diagramm anhand der Frage, die Sie beantworten:
- Wie verändert sich ein Wert im Zeitverlauf? Linie
- Welche Kategorie ist am größten? Balken
- Hängen zwei Variablen zusammen? Streuung
Die falsche Wahl kann Leserinnen und Leser in die Irre führen, etwa wenn Sie für ungeordnete Kategorien eine Linie verwenden.
Mehrere Datenreihen
Sie können ax.plot() mehrmals auf demselben Axes-Objekt aufrufen, um mehrere Linien übereinanderzulegen. Jeder Aufruf fügt eine weitere Datenreihe hinzu. Mit einer Legende können Sie sie später unterscheiden.
Dasselbe Überlagerungsprinzip funktioniert auch für Streudiagramme und kombinierte Diagrammtypen.
series_a = [1, 2, 3, 4]
series_b = [4, 3, 2, 1]
for i in range(len(series_a)):
print('x', i, 'a', series_a[i], 'b', series_b[i])Marker und Linienstile
Liniendiagramme akzeptieren eine Formatzeichenfolge. Beispielsweise zeichnet ax.plot(x, y, 'o--') Kreismarker, die durch eine gestrichelte Linie verbunden sind.
oKreismarker--gestrichelte Linierrote Farbe
Mit diesen Kurzschreibweisen lassen sich explorative Diagramme schnell anpassen.
Gruppierte Balken
Um zwei Werte pro Kategorie zu vergleichen, verschieben Sie die Positionen der Balken. Sie verschieben eine Gruppe um einen kleinen Betrag, sodass die Balken nebeneinander stehen.
Die Positionen werden mit einfacher Arithmetik auf dem Index berechnet.
categories = ['Q1', 'Q2', 'Q3']
width = 0.4
for i, cat in enumerate(categories):
left_pos = i - width / 2
right_pos = i + width / 2
print(cat, 'group A at', left_pos, 'group B at', right_pos)Blasendiagramme
Ein Streudiagramm kann eine dritte Variable über die Markergröße darstellen: ax.scatter(x, y, s=sizes). Größere Blasen stehen für größere Werte. So werden drei Dimensionen in einem Diagramm dargestellt.
Halten Sie die Größen angemessen, damit sich die Blasen nicht zu einem unleserlichen Gebilde überlagern.
Irreführende Diagramme vermeiden
Der Diagrammtyp vermittelt eine Bedeutung, daher kann die falsche Wahl irreführen. Eine Linie über ungeordneten Kategorien suggeriert einen Trend, den es nicht gibt. Balken, die nicht bei null beginnen, übertreiben Unterschiede.
Fragen Sie sich immer, ob die visuelle Kodierung zur Struktur Ihrer Daten passt.
Kurzer Test
Ordnen Sie der Frage das passende Diagramm zu.
Zusammenfassung
Sie kennen nun die drei grundlegenden Diagrammaufrufe:
ax.plot(x, y)für Trends entlang einer geordneten Achseax.bar(cats, vals)zum Vergleichen von Kategorienax.scatter(x, y)für Beziehungen, mits=für Blasen
Überlagern Sie mehrere Datenreihen auf einem Axes-Objekt und wählen Sie den Typ, der zu Ihrer Frage passt.
Häufig gestellte Fragen
Ist die Lektion „Linien-, Balken- und Streudiagramme“ kostenlos?
Ja — der vollständige Text von „Linien-, Balken- und Streudiagramme“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des Python Academy-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der Python Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Was lerne ich in „Linien-, Balken- und Streudiagramme“?
Gängige Diagrammtypen erstellen Du übst Python Academy mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.
Brauche ich Erfahrung, um Python Academy zu starten?
Keine Vorkenntnisse erforderlich. Python Academy auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 2 von 4.
Wie lange dauert die Lektion „Linien-, Balken- und Streudiagramme“?
Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.
Kann ich in dieser Python Academy-Lektion Code schreiben und ausführen?
Ja. Jede Python Academy-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.
Alle Lektionen in diesem Kurs
- Figures und Axes
- Linien-, Balken- und Streudiagramme
- Diagramme anpassen
- Subplots und Layouts