Simulationen und Visualisierung mit Python: Matplotlib-Tutorials

Im Nachtrag zu meinem gestrigen Beitrag, in dem ich ja unter anderem mein wiedererwachtes Interesse an Simulationen und Visualisierungen mit Python und der Matplotlib bekundete, habe ich etwas mehr als eine Handvoll Tutorials hervorgekramt, die meine noch vorhandenen Lücken bei der Matplotlib schließen sollen. Denn besonders bei der Frage, wie ich Animationen mit der Matplotlib erstelle, schwimme ich noch ein wenig. Aber auch andere Topics können eine Auffrischung durchaus vertragen.

• Den Anfang macht der anderthalbstündige Vortrag »Introduction to Matplotlib for visualization in Python«, den Tim Hoffmann auf der EuroSciPy 2023 in Basel gehalten hat. In seinem Beitrag hatte Tim Hoffmann sowohl Anfänger wie auch schon erfahrene Nutzer im Visier.
• Das viertelstündige Video-Tutorial »Matplotlib Animations in Python« des YouTube-Users NeuralNine klingt wie für mich gemacht.
• Für (interaktive) Simulation hochinteressant ist auch das knapp halbstündige »Matplotlib Widgets – Creating Interactive Plots with Sliders« von Finxter.
• Manchmal funktionieren Visualisierungen mit Karten besser. Das viertelstündige Video »Plotting maps with Geopandas and Matplotlib« zeigt, wie das geht.

Da ja Visual Studio Code zu meinem beforzugten Texteditor mutiert ist, möchte ich den halbstündigen Vortrag »Python and VS Code: Revolutionizing The Way You Do Data Science«, den Jeffrey Mew auf der EuroPython 2022 in Dublin gehalten hat, nicht unerwähnt lassen. Jeffrey arbeitet bei Microsoft an der Entwicklung von Data-Science- und AI-Tools, er sollte also wissen, wovon er spricht. Und außerdem ist er Halter eines kleinen Corgis, damit ist er per se sympathisch.

Und keine Python-Linkschleuder ohne Tech with Tim. Dieses Mal hat er sich mit seinem einstündigen Tutorial »Visualizing SpaceX Launches With Python« für die Aufnahme qualifiziert. Den Quellcode für dieses Tutorial gibt es – wie immer bei Tim – in seinem GitHub-Repositorium.

War sonst noch was? Ach ja, Seaborn ist eine High Level-Visualisierung-Bibliothek, die auf der Matplotlib aufsetzt. Die aktuelle Version ist 0.12.2 und im letzten Jahr freigegeben worden. Anläßlich der Veröffentlichung von Seaborn 0.11 vor drei Jahren gab es von Soner Yıldırım einen Beitrag auf Medium.com (daher eventuell hinter einer Bezahlschranke versteckt – sorry), der in die neuen Features einführte. Wenn ich mit der Matplotlib durch bin, sollte ich mir auch Seaborn einmal genauer anschauen. Still digging!