matplotlib Diagramm verbreitern?

Ich habe mit pandas ein Wörterbuch (data) ausgelesen und mit matplotlib eine Grafik erstellt:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

S = pd.Series(data)
S.plot(kind="bar", rot=90)
plt.plot()
plt.show()

Bild zum Beitrag

Das Problem ist, dass es 778 Balken sind (sein sollten) und man deshalb die Beschriftung der X-Achsen nicht mehr sehen kann.

Wie kann ich das Diagramm, also so in die Breite ziehen, dass man alle X-Achsen Beschriftungen sehen kann?

Vielen Dank für eure Antworten.

1 Antwort

Vom Beitragsersteller als hilfreich ausgezeichnet

wiiha

08.11.2019, 19:00

Du kannst den plot in eine figure speichern, und die größe der figure einstellen, z.B. sowas:

fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=1 ,figsize=(10,5))

Oder zeige nicht Werte der x-achse an falls es nicht unbedingt notwendig ist. Ich glaube das geht mit plt.xticks(). Du kannst auch versuchen die Beschriftung zu drehen, falls das sinnvoll ist, z.B. mit plt.xticks( rotation = 90 ).

Scamander1926

Beitragsersteller

08.11.2019, 19:07

Vielen Dank für deine Antwort, kannst du mir das mit der Figur nochmal genauer erklären oder mir einen Link schicken? Das habe ich noch nicht ganz kapiert.

Die Schrift ist schon um 90Grad gedreht und mir ist die x-Achsen Beschriftung wichtig.

wiiha

08.11.2019, 19:15

@Scamander1926

Eine figure ist sowas wie ein virtuelles leeres Blatt, und dort kannst du dann deine plots rein speichern (z.B. mehrere übereinander legen, oder nebeneinander mit subplots). Die figure sollte man jedenfalls nach Gebrauch schließen, plt.close(fig). Siehe hier: https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.figure.html

Hier ist aber kein gutes Forum für sowas. Suche auf Englisch, und du wirst sehen dass etliche Leute vor dir dasselbe Problem hatten. Das Netz ist voll mit Lösungsvorschlägen dafür.

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def Sortierverfahren_Bubblesort(Liste):
  n = len(Liste)
  for i in range(n):
    for x in range(0, n - i - 1):
      if Liste[x] > Liste[x + 1]:
        Liste[x], Liste[x + 1] = Liste[x + 1], Liste[x]

Sortierverfahren_Bubblesort(Liste)
print("Sortierte Liste: ", Liste)

#Balkendiagramm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

bar_width = 0.5
index = np.arange(len(Liste))
plt.bar(index, Liste, bar_width, color="blue")
plt.xticks(index, range(len(Liste)))
print("Balkendiagramm: ")
plt.show()

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from tkinter import *

from matplotlib.backends.backend_tkagg import (

FigureCanvasTkAgg, NavigationToolbar2Tk)

import matplotlib.pyplot as plt

import time

root = Tk()

figId = plt.figure(1)

plot1 = plt.subplot(211)

plot2 = plt.subplot(212)

plt.draw()

canvas = FigureCanvasTkAgg(figId, master=root)

canvas.get_tk_widget().pack()

vals1 = [5, 6]

vals2 = [-3, 9]

i = 0

while(i<2):

plot1.plot(i,vals1[i],'x')

plot2.plot(i,vals2[i],'x')

i += 1

time.sleep(2)

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def KochKurve(A,B,depth):
   L = []
   if depth == 0:
      L.append(A)
      L.append(B)
   else:
      R = np.array([[np.cos(np.pi/3), -np.sin(np.pi/3)],[np.sin(np.pi/3), np.cos(np.pi/3)]])
      C = A + (B-A)/3
      D = A + 2*(B-A)/3
      E = C + R@(D-C)
      L = KochKurve(A,C,depth-1) + KochKurve(C,E,depth-1) + KochKurve(E,D,depth-1) + KochKurve(D,B,depth-1)
   return L

if __name__ == "__main__":
   L = KochKurve(np.array([0,0]),np.array([1,0]),4)
   L = np.array(L)
   plt.plot(L[:,0],L[:,1])
   plt.axis("scaled")
   plt.axis("off")
   plt.show()

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So sieht mein Code aus:

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
import matplotlib.pyplot as plt


# Daten einlesen
data = pd.read_csv("data1.csv")


# Input und Output Daten extrahieren
X = data.iloc[:, -7:].values
y = data.iloc[:, 3].values.reshape(-1, 1)


# Input Daten skalieren
scaler = MinMaxScaler()
X = scaler.fit_transform(X)


# Median der Output Daten berechnen
median = np.median(y)


# Output Daten in gute und schlechte Werte einteilen
y = np.where(y > median, 1, 0)


# Neuronales Netz definieren und trainieren
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(2048, input_dim=7, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(2, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])


learning_rate = 0.001
optimizer = keras.optimizers.Adam(lr=learning_rate)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])


early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10)
history = model.fit(X, y, epochs=1000, batch_size=10, validation_split=0.2, callbacks=[early_stopping])


# Vorhersagen treffen und Genauigkeit auswerten
y_pred = np.round(model.predict(X))
accuracy = np.mean(y_pred == y)
false_positives = np.sum((y_pred == 1) & (y == 0))
false_negatives = np.sum((y_pred == 0) & (y == 1))
true_positives = np.sum((y_pred == 1) & (y == 1))
true_negatives = np.sum((y_pred == 0) & (y == 0))


# Ergebnisse ausgeben
print("Genauigkeit:", accuracy)
print("Falsch-Positiv:", false_positives)
print("Falsch-Negativ:", false_negatives)
print("Wahr-Positiv:", true_positives)
print("Wahr-Negativ:", true_negatives)
print("Wahr: ", true_positives + true_negatives)
print("Falsch: ", false_positives + false_negatives)

# Verlauf der Genauigkeit und des Fehlers während des Trainings darstellen
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(history.history['loss'], label='Trainingsfehler')
ax.plot(history.history['val_loss'], label='Validierungsfehler')
ax.set_xlabel('Epochen')
ax.set_ylabel('Fehler')
ax.legend()
fig.savefig('error.png')

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Man soll also z.B. sehen können, das die erste Beschriftung der Y- Achse z.B. Ausgaben für Warmmiete zwischen 200 und 2000€ schwanken kann und unsere Miete 1000€ hoch ist, nachfolgend auf der Y- Achse könnte Kaltmiete zwischen 50- 500€ und unsere Kaltmiete 600€ abzulesen sein. Ich habe ein Bild mit Paint gemalt und es hinzugefügt, um mein Ziel zu veranschaulichen.

Ich habe wirklich schon viele Foren durchforstet aber nichts gefunden und auch mit "Basteln" bekomme ich es nicht hin. Ich hoffe meine Erklärung hat gereicht. Andersfalls kann ich es gerne nochmal erklären. Vielen Dank schon im Vorraus für Eure Hilfe! Isabella

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Ich lerne zur Zeit Python an der Hochschule und arbeite mit Python 3.5. Bisher kam ich immer gut zurecht, doch nun haben wir eine Hausübung bekommen, die mir etwas Kopfzerbrechen bereitet.

Die Aufgabe ist folgende:

Lesen Sie aus der Datei unip-mini.dat.txt Zeile SQ die Länge aller Proteine in eine Liste. Plotten Sie die Liste als Histogramm mit 50 Balken.

Beispiel, wie so eine Zeile aussieht: SQ SEQUENCE 458 AA; 53921 MW; E46E5C85D7ACA139 CRC64;

Länge: 458

Wie man grundsätzlich Dateien in Python einliest, ist mir bekannt. Ich bin auch schon so weit, dass es nur diejenigen Zeilen einliest, die eben mit SQ beginnen. Allerdings möchte ich ja nur die Länge der Proteine in der Liste haben. Nun ist mein Problem, dass ich eben nicht weiß, wie ich es fertig stelle, dass lediglich die Länge in die Liste eingefügt wird.

Mein Code sieht bisher wie folgt aus:

    #!/usr/bin/python3

    import numpy as np
    import matplotlib.mlab as mlab
    import matplotlib.pyplot as plt

    def main():
        if os.path.isfile(sys.argv[1]) == False:
            print("Datei", sys.argv[1], "nicht gefunden")
            exit(0)
        with open(sys.argv[1]) as filetoread:
            lines = filetoread.readlines()
        seq = []

        for i in range(len(lines)):
            if(re.search('SQ   ', lines[i])):
                seq.append(lines[i])

        print(seq)


    if __name__ == "__main__":
        import sys
        import os
        import string
        main()

Könnte mir da vielleicht jemand helfen? Vielleicht gehe ich die Sache ja gerade auch einfach ganz falsch an und merke es nicht.

Mit freundlichen Grüßen

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Mittelwerte: Vater =10,04117647; Mutter= 9,629411765; Jungvogel 1= 9,988235294; Jungvogel 2= 9,846666667; Jungvogel 3= 9,744444444 ; Jungvogel 4 =9,966666667 (Werte alle in mm angegeben)

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import pandas as pd

def Molmasse(summenformel):

Periodensystem=pd.read_excel('Periodensystem.xlsx')

symbol_massen=Periodensystem['symbol'],Periodensystem['atomic_weight']

Molmasse= 0.0

Wert=0

while Wert < len(summenformel):

symbol= summenformel[Wert]

Wert += 1

if i < summenformel[Wert]:

symbol += summenformel[Wert]

Wert += 1

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Mein Ansatz bis jetzt:

import pandas as pd

Tabelle=pd.read_excel("Tabelle.xlsx")

......

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