Das Modell auf die Daten plotten

Mit den gleichen Messdaten wie in der vorherigen Übung sollst du ein vordefiniertes model() sowie die gemessenen Daten times und measured_distances verwenden, um modellierte Distanzen zu berechnen und anschließend sowohl die gemessenen als auch die modellierten Daten in derselben Achse zu plotten.

context figure

Diese Übung ist Teil des Kurses

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

Kurs ansehen

Übungsanweisungen

Verwende model_distances = model(times, measured_distances), um die modellierten Werte zu berechnen.
Verwende plt.subplots(), um Figure- und Achsenobjekte zu erzeugen.
Nutze axis.plot(), um times gegen measured_distances zu plotten, mit den Optionen linestyle=" ", marker="o", color="black".
Nutze axis.plot() außerdem, um times gegen model_distances mit den Optionen linestyle="-", color="red" zu plotten.

Interaktive praktische Übung

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

# Pass times and measured distances into model
model_distances = model(____, ____)

# Create figure and axis objects and call axis.plot() twice to plot data and model distances versus times
fig, axis = plt.subplots()
axis.plot(____, ____, linestyle="____", marker="____", color="____", label="Measured")
axis.plot(____, ____, linestyle="____", marker=None, color="____", label="Modeled")

# Add grid lines and a legend to your plot, and then show to display
axis.grid(True)
axis.legend(loc="best")
plt.show()

Code bearbeiten und ausführen