Fazit

Mit den vorgestellten Bibliotheken Matplotlib, PyQtGraph, Bokeh und Pandas setzen Sie mit überschaubarem Aufwand abstrakte Daten in übersichtliche Darstellungen um. Ein Grundwissen rund um Python vereinfacht dabei das die Benutzung der Visualisierungsbibliotheken ganz erheblich. Möchten Sie eine spezifische Darstellung erzielen, gelingt das häufig erst nach etwas Recherche.

Die vorgestellten Bibliotheken bieten umfangreiche Funktionen und erfordern ein genaues Studium der API, um die Parameter korrekt zu setzen. Sie sollten daher Geduld und etwas Forschergeist mitbringen, um die ausführliche Dokumentation durchzuarbeiten. Die mitgelieferten Beispiele helfen, sich mit der Abfolge und Wirkung der Aufrufe vertraut zu machen. 

Der Autor

Frank Hofmann arbeitet in Berlin im Büro 2.0 als Dienstleister mit Spezialisierung auf Druck und Satz (http://www.efho.de). Seit 2008 koordiniert er das Regionaltreffen der Linux User Groups aus der Region Berlin-Brandenburg. Er ist zudem Koautor des Debian-Paketmanagement-Buches (http://www.dpmb.org).

Glossar

CPK-Modell

Gebräuchliche Konvention für die farbliche Darstellung von Atomen in Molekülmodellen, benannt nach den Chemikern Robert Corey, Linus Pauling und Walter Koltun.

Cython

Ein optimierender statischer Compiler für Python und die erweiterte, gleichnamige Programmiersprache. Cython erstellt C-Programme, die als Kompilat um ein Mehrfaches schneller laufen als der Ausgangscode im Python-Interpreter.

Infos

[1] Tabellen mit CSS gestalten: https://wiki.selfhtml.org/wiki/CSS/Anwendung_und_Praxis/Tabellen_mit_CSS_gestalten

[2] Tabellensatz: http://tug.ctan.org/info/german/tabsatz/tabsatz.pdf

[3] Tabellen mit LaTeX gestalten: Daniel Tibi, "Tafelfertig", LU 01/2015, S. 90, http://www.linux-community.de/33946

[4] Matplotlib: http://matplotlib.org/

[5] PyQtGraph: http://www.pyqtgraph.org/

[6] Bokeh: http://bokeh.pydata.org/en/latest/

[7] Pandas: http://pandas.pydata.org/

[8] Basemap: http://matplotlib.org/basemap/

[9] Cartopy: http://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/

[10] iPython-Notebook: https://ipython.org/ipython-doc/3/notebook/notebook.html

[11] PyQt im Python-Wiki: https://wiki.python.org/moin/PyQt

[12] PySide im Qt-Wiki: http://wiki.qt.io/PySide

[13] Bokeh-Beispiele: http://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/gallery/periodic.html

[15] CPK-Farbmodell: https://en.wikipedia.org/wiki/CPK_coloring

[16] Perl-Modul Plplot: http://plplot.sourceforge.net/index.php

[17] Perl-Modul Chart::Clicker: https://metacpan.org/pod/Chart::Clicker

[18] Perl-Modul GD::Graph: https://metacpan.org/pod/GD::Graph

[19] GDLib (PHP): http://php.net/manual/de/book.image.php

[20] jpGraph (PHP): http://jpgraph.net/

[21] Javascript Infovis Toolkit: http://philogb.github.io/jit/

[22] D3 Data Driven Documents: https://d3js.org/

[23] Crossfilter: http://square.github.io/crossfilter/

[24] jqPlot: http://www.jqplot.com/

[25] jQuery-Visualize: https://github.com/filamentgroup/jQuery-Visualize

[26] Flot: http://www.flotcharts.org/

[27] R: https://www.r-project.org/

[28] Datavisualization.ch, Werkzeugauswahl: http://selection.datavisualization.ch/

[29] "The 38 best tools for data visualization": http://www.creativebloq.com/design-tools/data-visualization-712402

[30] Umstieg auf Python 3: Rainer Grimm, "Im Zeichen der Drei", LM 09/2009, S. 112, http://www.linux-magazin.de/Ausgaben/2009/09/Im-Zeichen-der-Drei

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    Die Plotutils versprechen schnelle Hilfe bei der Visualisierung nummerischer Daten in unterschiedlichsten Ausgabeformaten.
  • Entwicklungshelfer
    Nachdem in den ersten Teilen der Python-Einführung die Sprache beschrieben wurde, geht es im letzten Teil um nützliche Hilfen rund um Python.
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