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Erstellt von andy am 04.07.2025 07:24

Python Graphen Plotten für absolute Anfänger

Inhaltsverzeichnis

  1. Was ist Plotten?
  2. Was brauchen wir?
  3. Installation der benötigten Bibliotheken
  4. Dein erster Graph
  5. Verschiedene Arten von Graphen
  6. Graphen verschönern
  7. Häufige Fehler und Lösungen
  8. Weitere Beispiele

Was ist Plotten?

Plotten bedeutet, Daten in Form von Graphen, Diagrammen oder Plots zu visualisieren. Stell dir vor, du hast eine Liste von Zahlen und möchtest sie als Bild darstellen - das ist Plotten!

Beispiel: Du hast die Temperaturen einer Woche aufgeschrieben und möchtest sie als Linie sehen, um zu erkennen, an welchen Tagen es wärmer oder kälter war.

Was brauchen wir?

Für das Plotten in Python brauchen wir hauptsächlich zwei Bibliotheken:

  1. matplotlib - Die wichtigste Bibliothek zum Erstellen von Graphen
  2. numpy - Hilft uns beim Arbeiten mit Zahlen und Listen

Installation

Bevor wir anfangen, müssen wir die benötigten Bibliotheken installieren:

# In der Kommandozeile (Terminal/PowerShell) eingeben:
pip install matplotlib numpy

Dein erster Graph

Schritt 1: Die Bibliotheken importieren

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Was passiert hier? - matplotlib.pyplot ist das Werkzeug zum Plotten - wir nennen es kurz plt - numpy hilft uns mit mathematischen Operationen - wir nennen es kurz np

Schritt 2: Daten erstellen

# Einfache Daten: x-Werte und y-Werte
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

Was bedeutet das? - x sind die Werte auf der waagerechten Achse (x-Achse) - y sind die Werte auf der senkrechten Achse (y-Achse) - Hier haben wir 5 Punkte: (1,2), (2,4), (3,6), (4,8), (5,10)

Schritt 3: Den Graph erstellen und anzeigen

# Graph erstellen
plt.plot(x, y)

# Graph anzeigen
plt.show()

Vollständiges erstes Beispiel:

import matplotlib.pyplot as plt

# Daten
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# Graph erstellen
plt.plot(x, y)

# Graph anzeigen
plt.show()

Herzlichen Glückwunsch! Du hast deinen ersten Graph erstellt! 🎉

Verschiedene Arten von Graphen

1. Liniengraph (Line Plot)

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.show()

2. Punktdiagramm (Scatter Plot)

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.scatter(x, y)
plt.show()

3. Balkendiagramm (Bar Chart)

import matplotlib.pyplot as plt

# Beispiel: Anzahl Äpfel pro Tag
tage = ['Montag', 'Dienstag', 'Mittwoch', 'Donnerstag', 'Freitag']
äpfel = [3, 7, 2, 5, 8]

plt.bar(tage, äpfel)
plt.show()

4. Kreisdiagramm (Pie Chart)

import matplotlib.pyplot as plt

# Beispiel: Lieblings-Früchte
früchte = ['Äpfel', 'Bananen', 'Orangen', 'Trauben']
anzahl = [23, 45, 12, 20]

plt.pie(anzahl, labels=früchte)
plt.show()

5. Histogramm

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Zufällige Daten generieren
daten = np.random.normal(0, 1, 1000)  # 1000 zufällige Zahlen

plt.hist(daten, bins=30)
plt.show()

Graphen verschönern

Titel und Achsenbeschriftungen hinzufügen

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)

# Titel hinzufügen
plt.title('Mein erster schöner Graph')

# Achsen beschriften
plt.xlabel('X-Werte (Zeit)')
plt.ylabel('Y-Werte (Temperatur)')

plt.show()

Farben und Stile ändern

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# Verschiedene Farben und Stile
plt.plot(x, y, color='red', linestyle='--', marker='o')

plt.title('Bunter Graph')
plt.xlabel('X-Werte')
plt.ylabel('Y-Werte')
plt.show()

Erklärung der Parameter: - color='red' - Macht die Linie rot - linestyle='--' - Macht die Linie gestrichelt - marker='o' - Fügt runde Punkte an den Datenpunkten hinzu

Mehrere Linien in einem Graph

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]  # x²
y2 = [1, 2, 3, 4, 5]    # x

plt.plot(x, y1, label='x²', color='blue')
plt.plot(x, y2, label='x', color='red')

plt.title('Vergleich von x und x²')
plt.xlabel('X-Werte')
plt.ylabel('Y-Werte')
plt.legend()  # Zeigt die Legende an
plt.show()

Gitter hinzufügen

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.grid(True)  # Gitter einschalten
plt.title('Graph mit Gitter')
plt.show()

Häufige Fehler und Lösungen

Fehler 1: "ModuleNotFoundError: No module named 'matplotlib'"

Problem: Die Bibliothek ist nicht installiert.

Lösung: 

pip install matplotlib

Fehler 2: "lists must be same length"

Problem: x und y haben unterschiedlich viele Werte.

Falsch: 

x = [1, 2, 3]
y = [1, 2, 3, 4]  # Ein Wert zu viel!

Richtig: 

x = [1, 2, 3]
y = [1, 2, 3]  # Gleiche Anzahl

Fehler 3: Graph wird nicht angezeigt

Problem: plt.show() vergessen.

Lösung: Immer plt.show() am Ende hinzufügen!

Fehler 4: Mehrere Graphen überlagern sich

Problem: plt.clf() oder plt.figure() vergessen.

Lösung: 

# Ersten Graph
plt.plot(x1, y1)
plt.show()

# Graph "löschen" für den nächsten
plt.clf()

# Zweiten Graph
plt.plot(x2, y2)
plt.show()

Weitere Beispiele

Beispiel 1: Mathematische Funktionen plotten

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Viele x-Werte für eine glatte Kurve
x = np.linspace(0, 10, 100)  # 100 Punkte zwischen 0 und 10

# Verschiedene mathematische Funktionen
y_sin = np.sin(x)
y_cos = np.cos(x)
y_exp = np.exp(x/5)

# Alle in einem Graph
plt.figure(figsize=(10, 6))  # Größeren Graph erstellen

plt.plot(x, y_sin, label='sin(x)', color='blue')
plt.plot(x, y_cos, label='cos(x)', color='red')
plt.plot(x, y_exp, label='e^(x/5)', color='green')

plt.title('Mathematische Funktionen')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

Beispiel 2: Temperaturdaten über eine Woche

import matplotlib.pyplot as plt

# Daten
tage = ['Mo', 'Di', 'Mi', 'Do', 'Fr', 'Sa', 'So']
temperaturen = [18, 22, 25, 23, 19, 21, 24]

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(tage, temperaturen, marker='o', linestyle='-', color='orange', linewidth=2)

plt.title('Temperaturen der Woche', fontsize=16)
plt.xlabel('Wochentage', fontsize=12)
plt.ylabel('Temperatur (°C)', fontsize=12)
plt.grid(True, alpha=0.3)  # Transparentes Gitter

# Y-Achse anpassen
plt.ylim(15, 30)  # Y-Achse von 15 bis 30

plt.show()

Beispiel 3: Subplots (Mehrere Graphen nebeneinander)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Daten
x = np.linspace(0, 10, 50)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)
y4 = x**2

# 2x2 Subplots erstellen
plt.figure(figsize=(12, 10))

# Erster Graph (oben links)
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(x, y1, 'b-')
plt.title('sin(x)')
plt.grid(True)

# Zweiter Graph (oben rechts)
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(x, y2, 'r-')
plt.title('cos(x)')
plt.grid(True)

# Dritter Graph (unten links)
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(x, y3, 'g-')
plt.title('tan(x)')
plt.ylim(-5, 5)  # Y-Achse begrenzen
plt.grid(True)

# Vierter Graph (unten rechts)
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot(x, y4, 'm-')
plt.title('x²')
plt.grid(True)

plt.tight_layout()  # Graphen schön anordnen
plt.show()

Beispiel 4: Interaktive Anpassung der Graphen

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Daten
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# Graph mit vielen Anpassungen
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.plot(x, y, linewidth=3, color='purple', alpha=0.7)

# Viele Details hinzufügen
plt.title('Sinus-Funktion mit Anpassungen', fontsize=20, fontweight='bold')
plt.xlabel('X-Werte', fontsize=14)
plt.ylabel('Y-Werte', fontsize=14)

# Achsen-Limits setzen
plt.xlim(0, 10)
plt.ylim(-1.5, 1.5)

# Ticks anpassen
plt.xticks(np.arange(0, 11, 1))
plt.yticks(np.arange(-1.5, 2, 0.5))

# Gitter mit Anpassungen
plt.grid(True, linestyle=':', alpha=0.7)

# Hintergrundfarbe
plt.gca().set_facecolor('#f0f0f0')

plt.show()

Tipps für Anfänger

1. Experimentiere!

  • Ändere Farben, Stile und Werte
  • Probiere verschiedene Graphtypen aus
  • Keine Angst vor Fehlern - das gehört dazu!

2. Verwende aussagekräftige Namen

# Schlecht
x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]

# Besser
monate = ['Jan', 'Feb', 'Mär']
verkaufszahlen = [100, 150, 120]

3. Kommentiere deinen Code

# Daten für das Diagramm vorbereiten
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# Liniengraph erstellen
plt.plot(x, y)

# Titel und Beschriftungen hinzufügen
plt.title('Mein Graph')
plt.xlabel('X-Achse')
plt.ylabel('Y-Achse')

# Graph anzeigen
plt.show()

4. Speichere deine Graphen

# Graph erstellen
plt.plot(x, y)
plt.title('Mein Graph')

# Als Bild speichern
plt.savefig('mein_graph.png', dpi=300, bbox_inches='tight')

# Trotzdem anzeigen
plt.show()

Zusammenfassung

Das Wichtigste in Kürze:

  1. Import: import matplotlib.pyplot as plt
  2. Daten: Erstelle Listen für x und y
  3. Plot: plt.plot(x, y) für Liniengraph
  4. Zeigen: plt.show() um den Graph anzuzeigen
  5. Verschönern: Titel, Beschriftungen, Farben hinzufügen

Dein Grundgerüst: 

import matplotlib.pyplot as plt

# Deine Daten hier
x = [...]
y = [...]

# Graph erstellen
plt.plot(x, y)
plt.title('Dein Titel')
plt.xlabel('X-Beschriftung')
plt.ylabel('Y-Beschriftung')
plt.show()

Viel Erfolg beim Plotten Celine! 🚀📊

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