Die drei
Python-Bibliotheken
NumPy,
Pandas und
Matplotlib erlauben eine Datenauswertung mit graphischer Darstellung. Die Ausgabe der Wegstrecken für 2016 ergibt nachfolgende Grafik. Jeder enthaltene Staffelbalken repräsentiert dabei einen Monat.
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| Darstellung als Staffelbalken mit Legende |
Die Legende in obiger Abbildung wird automatisch erzeugt, ist hier aber noch nicht optimal. Gleiches gilt für die verwendeten Farben in der Darstellung. Ideal wäre, wenn jede Wegstrecke eine eigene, unverwechselbare Farbe hätte.
Zur Erzeugung der Grafik kommt zunächst dieser Aufruf zum Einsatz:
df = pd.DataFrame(distances, index=month,columns=pd.Index(travelDescription))
df.plot(kind='barh', stacked=True)
df ist ein DataFrame aus der Pandas-Bibliothek. Dieser wird gefüttert mit den Distanzen, den Zeitintervallen und den Beschreibungen der jeweiligen Wegstrecke.
plot() berechnet daraus die horizontalen Balken, der Parameter
stacked=True sorgt für die Staffelung.
Die Methode
plot() kennt einen weiteren Parameter namens
colormap, mit der Sie die Farbauswahl steuern. Zur Auswahl stehen über ein dutzend Farbsets, bspw.
Blues,
Pastel1,
Pastel2,
spectral oder auch
autumn. Je nach Farbset ist es ein Übergang zwischen zwei einzelnen Farben oder ein mehrstufiges Spektrum. Eine genaue Übersicht liefert Ihnen dazu das
SciPy Cookbook. Die nachfolgende Abbildung benutzt das Farbset
Set1 und macht die Darstellung schon aussagekräftiger. Folgender Aufruf wird dazu genutzt:
df.plot(kind='barh', stacked=True, colormap='Set1')
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| Darstellung als Staffelbalken mit Farbset Set1 und Legende |
