{"id":4202,"date":"2023-07-12T21:32:52","date_gmt":"2023-07-12T21:32:52","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/matplotlib-verteilungsdiagramm\/"},"modified":"2023-07-12T21:32:52","modified_gmt":"2023-07-12T21:32:52","slug":"matplotlib-verteilungsdiagramm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/matplotlib-verteilungsdiagramm\/","title":{"rendered":"So erstellen sie ein verteilungsdiagramm in matplotlib"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Es gibt zwei g\u00e4ngige Methoden zum Erstellen eines Verteilungsdiagramms in Python:<\/span><\/p>\n

Methode 1: Erstellen Sie ein Histogramm mit Matplotlib<\/strong><\/span><\/p>\n

 import<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\n\nplt. hist<\/span> (data, color=' lightgreen<\/span> ', ec=' black<\/span> ', bins= 15<\/span> )\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass \u201ecolor\u201c<\/strong> die F\u00fcllfarbe der Balken steuert, \u201e ec<\/strong> \u201c die Farbe der Balkenkanten und \u201e bins<\/strong> \u201c die Anzahl der Bins im Histogramm steuert.<\/span><\/p>\n
 Methode 2: Erstellen Sie mit Seaborn ein Histogramm mit Dichtekurve<\/strong><\/span><\/p>\n
 import<\/span> seaborn as<\/span> sns\nsns. displot<\/span> (data, kde= True<\/span> , bins= 15<\/span> )\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass kde=True<\/strong> angibt, dass dem Histogramm eine Dichtekurve \u00fcberlagert werden soll.<\/span><\/span><\/p>\n
 Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode in der Praxis verwendet wird, um die Werteverteilung im folgenden NumPy-Array zu visualisieren:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#make this example reproducible.\n<\/span>n.p. random<\/span> . seed<\/span> ( 1<\/span> )\n\n#create numpy array with 1000 values that follows normal dist with mean=10 and sd=2\n<\/span>data = np. random<\/span> . normal<\/span> (size= 1000<\/span> , loc= 10<\/span> , scale= 2<\/span> )\n\n#view first five values\n<\/span>data[: 5<\/span> ]\n\narray([13.24869073, 8.77648717, 8.9436565, 7.85406276, 11.73081526])\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Beispiel 1: Erstellen Sie ein Histogramm mit Matplotlib<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Mit dem folgenden Code k\u00f6nnen wir in Matplotlib ein Histogramm erstellen, um die Verteilung der Werte im NumPy-Array zu visualisieren:<\/span> <\/p>\n
 import<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\n\n#create histogram\n<\/span>plt. hist<\/span> (data, color=' lightgreen<\/span> ', ec=' black<\/span> ', bins= 15<\/span> )\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Die x-Achse zeigt die Werte aus dem NumPy-Array und die y-Achse zeigt die H\u00e4ufigkeit dieser Werte an.<\/span><\/p>\n
 Beachten Sie, dass das Histogramm umso mehr Balken enth\u00e4lt, je gr\u00f6\u00dfer der Wert ist, den Sie f\u00fcr das Argument \u201ebins\u201c<\/strong> verwenden.<\/span><\/p>\n
 Beispiel 2: Erstellen Sie mit Seaborn ein Histogramm mit einer Dichtekurve<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Wir k\u00f6nnen den folgenden Code verwenden, um mithilfe der Seaborn-Datenvisualisierungsbibliothek ein Histogramm mit einer \u00fcberlagerten Dichtekurve<\/a> zu erstellen:<\/span> <\/p>\n
 import<\/span> seaborn as<\/span> sns\n<\/span>\n#create histogram with density curve overlaid\n<\/span>sns. displot<\/span> (data, kde= True<\/span> , bins= 15<\/span> )<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Das Ergebnis ist ein Histogramm, dem eine Dichtekurve \u00fcberlagert ist.<\/span><\/p>\n
 Der Vorteil der Verwendung einer Dichtekurve besteht darin, dass sie die Form der Verteilung in einer einzigen kontinuierlichen Kurve zusammenfasst.<\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie Sie andere g\u00e4ngige Diagramme in Python erstellen:<\/span><\/p>\n
 So erstellen Sie gestapelte Balkendiagramme in Matplotlib<\/a>
 So erstellen Sie ein relatives H\u00e4ufigkeitshistogramm in Matplotlib<\/a>
 So erstellen Sie ein horizontales Balkendiagramm in Seaborn<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Es gibt zwei g\u00e4ngige Methoden zum Erstellen eines Verteilungsdiagramms in Python: Methode 1: Erstellen Sie ein Histogramm mit Matplotlib import matplotlib. pyplot as plt plt. hist (data, color=‘ lightgreen ‚, ec=‘ black ‚, bins= 15 ) Beachten Sie, dass \u201ecolor\u201c die F\u00fcllfarbe der Balken steuert, \u201e ec \u201c die Farbe der Balkenkanten und \u201e bins […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\nSo erstellen Sie ein Verteilungsdiagramm in Matplotlib \u2013 Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"In diesem Tutorial wird anhand mehrerer Beispiele erkl\u00e4rt, wie man in Matplotlib ein Verteilungsdiagramm erstellt.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/matplotlib-verteilungsdiagramm\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"So erstellen Sie ein Verteilungsdiagramm in Matplotlib \u2013 Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"In diesem Tutorial wird anhand mehrerer Beispiele erkl\u00e4rt, wie man in Matplotlib ein Verteilungsdiagramm erstellt.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/de\/matplotlib-verteilungsdiagramm\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-12T21:32:52+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/deploiement1.jpg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Dr. Benjamin Anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Dr. Benjamin Anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/matplotlib-verteilungsdiagramm\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/matplotlib-verteilungsdiagramm\/\",\"name\":\"So erstellen Sie ein Verteilungsdiagramm in Matplotlib \u2013 Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-12T21:32:52+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-12T21:32:52+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\"},\"description\":\"In diesem Tutorial wird anhand mehrerer Beispiele erkl\u00e4rt, wie man in Matplotlib ein Verteilungsdiagramm erstellt.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/matplotlib-verteilungsdiagramm\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de-DE\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/de\/matplotlib-verteilungsdiagramm\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/matplotlib-verteilungsdiagramm\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Heim\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"So erstellen sie ein verteilungsdiagramm in matplotlib\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Ihr Leitfaden f\u00fcr statistische Kompetenz !\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de-DE\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\",\"name\":\"Dr. Benjamin Anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de-DE\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Dr. Benjamin Anderson\"},\"description\":\"Hallo, ich bin Benjamin, ein pensionierter Statistikprofessor, der sich zum engagierten Statorials-Lehrer entwickelt hat. 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 Hinweis<\/strong> : Die vollst\u00e4ndige Dokumentation f\u00fcr die Seaborn-Funktion displot()<\/strong> finden Sie hier<\/a> .<\/span><\/span><\/p>\n