Hallo und Herzlich Willkommen =)
In dieser Lektion lernst du das matplotlib Modul kennen, das du zur Visualisierung von Daten mit Python nutzen kannst.

Um matplotlib auf deinem Rechner zu installieren kannst du den in der Eingabeaufforderung den „pip install matplotlib“ Befehl ausführen.
Anschließend kannst du es in deinem Projekt importieren.

# Installation
# pip install matplotlib

# Importieren
from matplotlib import pyplot
import pandas as pd


Linienchart

Eine der am häufigsten genutzten Möglichkeiten zur Visualisierung von Datenreihen sind Liniendiagramme.
Diese lassen sich einfach mit pyplot zeichnen.
Zuerst kannst du die Diagrammart auswählen und die gewünschten Daten als Parameter übergeben.
In diesem Fall kannst du pyplot.plot() nutzen um ein Liniendiagramm zu erhalten und zwei Datenreihen yDaten und yDaten2 zuweisen.
Einen Diagrammtitel kannst du mit der pyplot.title() Funktion, und die Achsenbeschriftungen mit pyplot.xlabel() und pyplot.ylabel() zuweisen.
Mit der pyplot.show() Funktion kannst du das erstellte Diagramm anzeigen lassen.

# Datenreihen definieren
xDaten = [zahl for zahl in range(-3, 8)]
yDaten = [zahl ** 2 for zahl in range(-3, 8)]
yDaten2 = [zahl * 5 for zahl in range(-3, 8)] 

# Datenreihen zu Diagramm hinzufügen
pyplot.plot(xDaten, yDaten)
pyplot.plot(xDaten, yDaten2)

# Diagramm Beschriftungen
pyplot.title("Diagramm Titel")
pyplot.xlabel("x Achse")
pyplot.ylabel("y Achse")

# Diagramm anzeigen
pyplot.show()


Tortendiagram

Analog dazu kannst du auch andere Diagrammtypen auswählen indem du die entsprechende pyplot Funktion nutzt.
Für ein Tortendiagramm kannst du Beispielsweise die pyplot.pie() Funktion nutzen und sowohl die Daten als auch die Labels deiner Daten als Parameter übergeben.
Als Datenquelle bist du nicht auf Listen beschränkt, sondern kannst zum Beispiel auch pandas DataFrames nutzen.

# Daten laden
csvDaten = pd.read_csv(r"Daten\LithiumFoerderung2019.csv", sep=",")
datenOhneSumme = csvDaten[csvDaten["Thousand tonnes of Lithium content"] != "Total World"]
laender = datenOhneSumme["Thousand tonnes of Lithium content"]
foerderung = datenOhneSumme["2019"]

# Datenreihen zu Diagramm hinzufügen
pyplot.pie(foerderung, labels = laender)

# Diagramm anzeigen
pyplot.show()

Und auch das Matplotlib Modul bietet deutlich weitreichendere Funktionalitäten als ich im Rahmen dieses Kurses abdecken kann.
Wichtig ist wie immer, dass du weißt, dass dir dieses Werkzeug zur Verfügung steht und du eine Vorstellung von den Funktionalitäten hast.
Sobald du an ein Projekt arbeitest das tiefgreifendere Kenntnisse zur Daten Visualisierung erfordert, kann ich dir die offizielle Matplotlib Website empfehlen:
https://matplotlib.org/users/index.html

Wenn du die ersten Diagramme an deinem eigenen Rechner zeichnen konntest, möchte ich dir herzlich zum nächsten Schritt gratulieren und freue mich schon sehr darauf dich gleich in der nächsten Lektion wiederzusehen =)