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In den bisher veröffentlichten Tutorials zur Datenvisualisierung mit Python 3 habe ich häufig matplotlib verwendet, ohne im Detail auf diese weit verbreitet Bibliothek einzugehen. Dies hole ich jetzt nach. In diesem Artikel geht es dabei um die Installation von matplotlib und die Erstellung einer einfachen Grafik. Hinsichtlich der folgenden Ausführungen wird davon ausgegangen, dass Python 3 auf Eurem Betriebssystem bereits … Weiterlesen …
In diesem Beitrag zeige ich, wie CSV-Dateien mit Python eingelesen werden können. Als Datensatz dient hierfür die Anzahl der Verkehrsunfälle in Kiel, bereitgestellt vom Open Data Portal der Stadt Kiel. Im Gegensatz zu älteren, ebenfalls in diesem Blog vorgestellten Vorgehensweisen, nutze ich für dieses Beispiel das Modul csv (anstelle von pandas). Zunächst wird eine neue Python-Datei angelegt. Da es mir … Weiterlesen …
In den bisherigen Tutorials ging es um CSV- und um Excel-Dateien. Jetzt ist JSON an der Reihe. Ziel ist es, JSON-Daten herunterzuladen und zu visualisieren. Wie auch in den anderen Beispielen zuvor, stammen die Daten von der Stadt Kiel. Diesmal geht es um die Anzahl der in Kiel zugelassenen Autos. Die Originaldaten liegen jedoch nur im CSV-Format vor: https://www.kiel.de/de/kiel_zukunft/statistik_kieler_zahlen/open_data/index.php?id=de-sh-kiel_anzahl_fahrzeuge Deswegen … Weiterlesen …
Wie in zahlreichen anderen Programmiersprachen, gibt es auch in Python die Möglichkeit, anonyme Funktionen (Lambda-Funktionen) zu erstellen. Darunter versteht man Funktionen, die über keinen Funktionsnamen verfügen.[1] Anhand von zwei Beispielen möchte ich demonstrieren, wie diese Funktionen genutzt werden können. Zunächst werfen wir einen Blick auf die Syntax: Dabei kann die Anzahl der Argumente beliebig sein. Es darf aber nur ein … Weiterlesen …