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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

Einführung in lineares Modellieren mit Python

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Anleitung zur Übung

  • 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 Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# 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