Daten plotten

In python ist alles ein Objekt – sogar Module. In dieser Übung sollst du die objektorientierte Schnittstelle der python-Bibliothek matplotlib auffrischen, um Messdaten in einem flexibleren und besser erweiterbaren Workflow zu visualisieren. Der allgemeine Plot-Workflow sieht so aus:

import matplotlib.pyplot as plt 
fig, axis = plt.subplots()
axis.plot(x, y, color="green", linestyle="--", marker="s")
plt.show()

context figure

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Einführung in lineares Modellieren mit Python</Kurs>

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Übungsanweisungen

Verwende plt.subplots(), um figure- und axis-Objekte zu erstellen.
Die Daten liegen in zwei vordefinierten numpy-Arrays times und distances vor.
Verwende axis.plot(), um times auf der horizontalen und distances auf der vertikalen Achse zu plotten.
Nutze beim Aufruf von axis.plot() die Keyword-Argumente linestyle=" ", marker="o" und color="red".

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Create figure and axis objects using subplots()
fig, axis = plt.____()

# Plot line using the axis.plot() method
line = axis.plot(____ , ____ , linestyle="____", marker="____", color="____")

# Use the plt.show() method to display the figure
plt.____()

Code bearbeiten und ausführen