Energiequellen zur Gewinnung von Strom 2018

Energiequellen zur Stromerzeugung 2018

Die Internationalen Energieagentur (IEA) hat den Report zum Energieverbrauch 2018 veröffentlicht. Dies möchte ich zum Anlass nehmen, zu zeigen wie die dort veröffentlichten Daten mit Python visualisiert werden können. Das Ergebnis soll ein Balkendiagramm sein, das darstellt, welche Arten der Stromerzeugung den größten Anteil haben. Dafür habe ich eine CSV-Datei mit dem Namen „Stromquellen_2018.csv“ erstellt, … WeiterlesenEnergiequellen zur Gewinnung von Strom 2018

Weizenernte in Europa

Neben den Daten der Stadt Kiel, zu denen ich hier in unregelmäßigen Abständen Beispiele zur Visualisierung veröffentliche, gibt es im Internet selbstverständlich noch viel mehr Daten-Portale. In diesem Blog-Beitrag möchte ich den Datenbestand der FAO (Food and Agriculture Organisation of the United Nations) vorstellen. Ein Überblick dazu, bietet die Statistik-Seite der FAO. Als Beispiel soll … WeiterlesenWeizenernte in Europa

Funktionen mit matplotlib grafisch darstellen

Im zweiten Teil meiner Einsteiger-Tutorials zu matplotlib geht es um die grafische Darstellung von Funktionen. Und zwar möchte ich nachfolgend folgende quadratische Funktion darstellen: Neben der Bibliothek matplotlib wird auch numpy importiert, da wir die Methode arange benötigen werden: Die Werte für a, b und c lauten: Hinsichtlich der Darstellung der Werte auf der X-Achse … WeiterlesenFunktionen mit matplotlib grafisch darstellen

Einführung in matplotlib

In den bisher veröffentlichten Tutorials zur Datenvisualisierung mit Python 3 habe ich häufig die Bibliothek matplotlib verwendet, ohne im Detail auf dieses weit verbreitete Modul einzugehen. Dies hole ich — beginnend mit diesem ersten Beitrag — jetzt nach. Im ersten Teil geht es dabei um die Installation von matplotlib und die Erstellung einer einfachen Grafik. … WeiterlesenEinführung in matplotlib