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© Mike Price, 123RF

Grafikbibliotheken in Python-Programmen

Punktgenau

Häufig gelingt es erst mit einer geeigneten Visualisierung, komplexe Daten und deren Zusammenhänge anschaulich zu machen. Dabei greifen Ihnen Python und mächtige Bibliotheken wie Matplotlib, Bokeh und Pandas hilfreich unter die Arme.

In allen Bereichen unseres Alltags gilt es, Daten zu erfasst, zu verarbeiten und in aufbereiteter Form wieder zugänglich zu machen. Dazu gehören etwa Wetterdaten – Temperatur, Niederschlag, Luftfeuchtigkeit, Luftdruck, Wind –, Umsatzzahlen, Lastmessungen sowie Zugriffs- und Nutzungszahlen von Fahrzeugen und Diensten.

Werten Sie die Daten nach der Erfassung aus, drängt sich als einfachste Form [1] der Darstellung eine Tabelle [2] auf. Sie hilft dabei, die einzelnen Werte zu überblicken [3]. Eine geeignete grafische Visualisierung erlaubt es darüber hinaus, die Zusammenhänge auf einen Blick zu verstehen. Für Python gibt es exzellente Bibliotheken, mit denen Sie diesen Schritt der Darstellung realisieren. Dazu zählen zum Beispiel Matplotlib [4], PyQtGraph [5], Bokeh [6] und Pandas [7]. Entsprechende Libraries für andere Programmiersprachen fasst der Kasten "Visualisierungsbibliotheken für andere Sprachen" zusammen.

Neben der Ausgabe der Daten als 2D- oder 3D-Abbildung enthält die jeweilige API zur Bibliothek Methoden zur Interaktion (PyQtGraph, Bokeh) sowie zur Analyse der Daten (Pandas). Mit einem kurz gehaltenen Beispielprogramm zeigen wir Ihnen jeweils, wie Sie dabei die Einstiegshürde überspringen.

Installation und Varianten

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