📊 6 Übliche Beispiele zur Verwendung von plt.vlines() in der Datenvisualisierung
Bei der Arbeit mit Zeitreihen, Histogrammen oder benutzerdefinierten Diagrammen in Python kann matplotlib.pyplot.vlines() überraschend nützlich sein. Diese einfache Funktion zeichnet vertikale Linien, und bei kreativem Einsatz kann sie Ihre Diagramme ausdrucksvoller, verständlicher und informativer machen.
In diesem Beitrag zeigen wir sechs praktische Anwendungsfälle von plt.vlines(), die über das bloße „Linie ziehen“ hinausgehen. Jeder Fall wird mit einem Beispiel erläutert, damit Sie ihn in Ihren eigenen Data-Science-Projekten anwenden können.
1. 🔴 Spezifische X-Werte hervorheben
Sie möchten einen bestimmten Wert auf der x-Achse betonen — wie einen Schwellenwert, Entscheidungspunkt oder Meilenstein.
plt.vlines(x=5, ymin=-1, ymax=1, color='red', linestyle='--')
Das ist ideal, um Dinge wie einen Modell- cutoff-Score oder einen Zeitpunkt eines Ereignisses zu markieren.
2. 🟠 Ereignisse in einer Zeitreihe annotieren
Zeitreihendaten haben oft wichtige Ereignisse (z.B. Spitzen, Ausfälle oder Änderungen), die besondere Aufmerksamkeit verdienen.
event_times = [10, 20, 35]
plt.vlines(event_times, ymin=min(data), ymax=max(data), color='orange', linestyle='--')
Das hilft den Betrachtern, sofort zu erkennen, wann Schlüsselmomente auftraten.
3. 🔵 Manuell Stengel-Diagramme zeichnen
Stengel-Diagramme visualisieren einzelne Werte mit vertikalen Linien vom Basispunkt. Sie können dieses Aussehen mit vlines nachbilden.
plt.vlines(x, 0, y, colors='blue')
plt.plot(x, y, 'o')
Nützlich zur Visualisierung diskreter Signale oder roher numerischer Daten.
4. ⚪ Benutzerdefinierte vertikale Gitterlinien
Benötigen Sie Gitterlinien nur an bestimmten x-Werten? vlines bietet diese Präzision.
grid_positions = [2, 4, 6, 8]
plt.vlines(grid_positions, ymin=-1.2, ymax=1.2, linestyle='dotted')
Ideal, wenn Ihre x-Achse nicht gleichmäßig verteilt ist oder automatische Ticks nicht ideal sind.
5. 🟣 Bereiche mit wiederholten Linien schattieren
Teilen Sie Ihr Diagramm in visuelle Bereiche auf, um unterschiedliche Zeitfenster oder Segmente darzustellen.
for x in range(0, 100, 10):
plt.vlines(x, ymin=-1, ymax=1, color='lightgray')
Perfekt, um Geschäftzyklen, experimentelle Phasen usw. hervorzuheben.
6. 🟢 Statistische Marker in einem Histogramm visualisieren
Sie können Linien für den Median, Quartile oder andere statistische Referenzpunkte hinzufügen.
plt.vlines([q1, median, q3], ymin=0, ymax=30, linestyles='dashed')
Das macht Histogramme in Berichten oder Dashboards deutlich informativer.
🔚 Zusammenfassung
plt.vlines() ist mehr als nur eine Methode, um eine Linie zu zeichnen — es ist ein vielseitiges Werkzeug, das Klarheit und Storytelling in Ihren Diagrammen verbessern kann. Egal, ob Sie Zeitreihen analysieren, Schwellenwerte hervorheben oder Verteilungen visualisieren: Vertikale Linien geben Ihnen Kontrolle und Flexibilität.
Probieren Sie aus, vlines in Ihr nächstes Diagramm einzufügen, und sehen Sie, wie viel lesbarer Ihre Plots werden.