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Meik Hellmund 2024-05-04 22:50:27 +02:00
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@ -8,6 +8,7 @@
auto/ auto/
chapters/*.md chapters/*.md
chapters/*.ipynb chapters/*.ipynb
chapters/*.quarto_ipynb
*.bak *.bak
*.bak2 *.bak2
_extensions/julia/escfilter.sh _extensions/julia/escfilter.sh
@ -20,7 +21,10 @@ fonts/ubuntu*
*.old *.old
Untitled*.* Untitled*.*
index.ipynb index.ipynb
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Julia*tex Julia*tex
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/.luarc.json /.luarc.json

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@ -55,6 +55,7 @@ book:
- chapters/7_ArraysP2.qmd - chapters/7_ArraysP2.qmd
- chapters/11_LinAlg.qmd - chapters/11_LinAlg.qmd
- chapters/10_Strings.qmd - chapters/10_Strings.qmd
- chapters/14_Plot.qmd
# - chapters/makie.qmd # - chapters/makie.qmd
# - chapters/ablaufsteuerung.qmd # - chapters/ablaufsteuerung.qmd
# - chapters/example.qmd # - chapters/example.qmd

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chapters/14_Plot.qmd Normal file
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@ -0,0 +1,378 @@
# Plots, Datenvisualisierung und Grafik in Julia
- es gibt zahlreiche Pakete, die unterschiedlich geeignet sind je nach
- Ausgabemedium: Grafikkarte, PDF, SVG, PNG, WebApp,....
- Interaktivität
- 2D- und 3D-Fähigkeiten
- Plottypen
- Umgang mit großen Datenmengen
...
Tidier....
## Einbindung anderer Grafikbibliotheken
### JavaScript: Interaktivität im Browser
- [PlotlyJS.jl](http://juliaplots.org/PlotlyJS.jl/stable/examples/3d/) Interface zur PlotlyJS-Grafikbibliothek
- [Bokeh.jl](https://cjdoris.github.io/Bokeh.jl/stable/gallery/) Interface zur Bokeh-Grafikbibliothek
- [VegaLite.jl](https://www.queryverse.org/VegaLite.jl/stable/) Interface zu VegaLite, vor allem statistische Plots
### Cairo: 2D Vektorgrafik, für Grafikkarte (screen), PDF, PNG, SVG,...
- [Luxor.jl](http://juliagraphics.github.io/Luxor.jl/stable/) für Vektorgrafik
- [Javis.jl](https://juliaanimators.github.io/Javis.jl/stable/) für animierte Vektorgrafik
### Matplotlib (Python)
- [PyPlot.jl](https://github.com/JuliaPy/PyPlot.jl)
- weitgehende 1:1-Übertragung der Python-API, deswegen wird auch auf die Matplotlib-Dokumentation verwiesen
- Beispiele mit Gegenüberstellung Python/Julia: [https://gist.github.com/gizmaa/7214002](https://gist.github.com/gizmaa/7214002)
## Pure Julia: Makie.jl
`Makie` bezeichnet sich selbst als _"data visualization ecosystem for Julia"_
Es ist vollständig in Julia geschrieben und bietet als _backends_ `Cairo` (Vektorgrafik), `OpenGL` und `WebGL` an.
- [Makie.jl](https://makie.juliaplots.org/stable/)
- [Beautiful Makie](https://lazarusa.github.io/BeautifulMakie/) eine Seite mit vielen Beispielen
# Plots.jl
```{julia}
using Plots
plotly()
x = 1:33
y = rand(33)
plot(x, y, linecolor =:green, bg_inside =:pink, line =:solid, label = "Wasserstand")
```
- [Plots.jl](https://docs.juliaplots.org/latest/) ist konzipiert als ein einheitliches Interface zu verschiedenen _backends_ (Grafikbibliotheken).
> Man kann zu einem anderen _backend_ wechseln und dieselben Plot-Kommandos und -Attribute verwenden.
- Einige _backends_:
- [GR](https://gr-framework.org/)
- PyPlot (d.h., Matplotlib)
- Plotly(JS)
__Im Rest dieses Notebooks wird Plots.jl vorgestellt.__
## einige _backends_
```julia
using Plots
backend() # Anzeige des gewählten backends, GR ist der default
```
```julia
x = 1:30
y = rand(30)
plot(x, y, linecolor =:green, bg_inside =:pink, line =:solid, label = "Wasserstand")
```
```julia
# wir wechseln das backend zu
# plotly/js
plotly()
```
```julia
# dasselbe Plot-Kommando
# das ist interaktiv (zoom in/out, pan),
# 'überlebt' aber leider die PDF-Konvertierung des notebooks nicht
plot(x, y, linecolor =:green, bg_inside =:pink, line =:solid, label = "Wasserstand")
```
```julia
# und noch ein backend
pyplot()
```
```julia
plot(x, y, linecolor =:green, bg_inside =:pink, line =:solid, label = "Wasserstand")
```
```julia
# zurück zu GR als backend
gr()
```
## Plots.jl und recipes
Andere Pakete können die Möglichkeiten von `Plots.jl` erweitern, indem sie _recipes_ für spezielle Plots und Datenstrukturen definieren, siehe [https://docs.juliaplots.org/latest/ecosystem/](https://docs.juliaplots.org/latest/ecosystem/), z.B.:
- `StatsPlots.jl` direktes Plotten von Dataframes, spezielle statistische Plots,...
- `GraphRecipes.jl` [Plotten von Graphstrukturen](https://docs.juliaplots.org/stable/graphrecipes/examples/)
- ...
## Einige Verschönerungen
```julia
using Plots.PlotMeasures # für Angaben in mm, cm,...
using LaTeXStrings # für LaTeX-Konstrukte in Plot-Beschriftungen
using PlotThemes # vorgefertigte Themen
```
```julia
# Liste der Themen
keys(PlotThemes._themes)
```
```julia
Plots.showtheme(:juno)
```
```julia
Plots.showtheme(:dao)
```
```julia
# so legt man ein Thema für die folgenden Plots fest:
theme(:dao)
# Wir wollen es wieder langweilig haben...
theme(:default)
```
## Funktionen in Plots.jl
```
plot()
scatter()
contour()
heatmap()
histogram()
bar()
plot3d()
... und weitere
```
Diese Funktionen erzeugen ein neues `Plot`-Objekt.
Die Varianten mit Ausrufezeichen `plot!(), scatter!(),...` modifizieren das letzte `Plot`-Objekt oder das `Plot`-Objekt, das ihnen als 1. Argument übergeben wird:
```julia
x = range(0,10, length=40) # 40 x-Werte von 0 bis 10
pl1 = plot(x, sin.(x))
```
```julia
pl1a = deepcopy(pl1) # unmodifizierte copy aufheben
pl2 = plot!(x, cos.(x)) # modifiziert pl1
```
```julia
pl3 = scatter!(pl1a, x, cos.(x)) # add to (copy of) original Plot
```
Plot-Objekte kann man als Grafikdateien (PDF, SVG, PNG,...) abspeichern:
```julia
savefig(pl2, "pl2.png")
```
```julia
;ls -l pl2.png
```
... oder zB als Sub-Plots mit einem layout-Parameter zusammenfügen:
```julia
plot(pl1, pl2, pl3, layout = (1,3))
```
```julia
plot(pl1, pl2, pl3, layout = (3,1))
```
## Input-Daten
- im einfachsten Fall ein Vektor von $m$ `x`-Werten und ein gleichlanger Vektor von $m$ `y`-Werten
- falls $y$ eine $m\times n$-Matrix ist, wird jeder Spaltenvektor als eine `Series` angesehen und es werden $n$ Kurven geplottet:
```julia
plot(x, [sin.(x) cos.(x) sqrt.(x)])
```
- Durch eine `layout`-Angabe kann man die einzelnen `series` auch in einzelnen Subplots
unterbringen.
- Man kann `layouts` auch schachteln und explizite Breiten/Höhenangaben verwenden.
```julia
theme(:dark)
la1 = @layout [
a{0.3w} [ b
c{0.2h} ]
]
plot(x, [sin.(x) cos.(x) sqrt.(x)] , layout = la1)
```
## Plot-Attribute
`Plots.jl` teilt die Attribute in 4 Gruppen ein:
```julia
plotattr(:Plot) # Attribute für den Gesamtplot
```
```julia
plotattr(:Subplot) # Attribute für einen Teilplot
```
```julia
plotattr(:Axis) # Attribute für eine Achse
```
```julia
plotattr(:Series) # Attribute für eine Serie, also zB ein Linienzug im Plot
```
```julia
# Zur Erinnerung nochmal:
using Plots
using Plots.PlotMeasures # für Angaben in mm, cm,...
using LaTeXStrings # für LaTeX-Konstrukte in Plot-Beschriftungen
using PlotThemes # vorgefertigte Themen
```
```julia
xs = range(0, 2π, length = 100)
data = [sin.(xs) cos.(xs) 2sin.(xs) (x->sin(x^2)).(xs)]
pl10 = plot(xs, data,
fontfamily="Computer Modern",
# LaTeX-String L"" ist im Math-mode
title = L"\textrm{Winkelfunktionen}\ \sin(\alpha), \cos(\alpha), 2\sin(\alpha), \sin(\alpha^2)",
xlabel = L"\textrm{ Winkel\ } \alpha",
ylabel = L"\textrm{Funktionswert}",
# 1x4-Matrizen mit Farben, Marker,... für die 4 'Series'
color=[:black :green RGB(0.3, 0.8, 0.2) :blue ],
markers = [:rect :circle :utriangle :diamond],
markersize = [3 3 0 6],
linewidth = [1 3 1 5],
linestyle = [:solid :dash :dot :solid ],
# Achsen
xlim = (0, 6.6),
ylim = (-2, 2.3),
yticks = -2:.4:2.3,
legend = :bottomleft,
label = [ L"\sin(\alpha)" "cos" "2sin" L"\sin(\alpha^2)"],
top_margin = 5mm,
)
# Zusatzelement
annotate!(pl10, 4.1, 1.8, text("nicht schön, aber viel",10))
```
### Säulendiagramm
```julia
using RDatasets
```
Inhalt: über 700 freie (_"public domain"_) Datensätze, darunter z.B:
- Passagierliste der _Titanic_
- Verbrauchsdaten amerikanischer Autos aus den 70ern
- historische Währungskurse
```julia
RDatasets.datasets()
```
```julia
cars = dataset("datasets", "mtcars")
```
```julia
theme(:bright)
bar(cars.Model, cars.MPG,
label = "Miles/Gallon",
title = "Models and Miles/Gallon",
xticks =:all,
xrotation = 45,
size = [600, 400],
legend =:topleft,
bottom_margin = 10mm
)
```
```julia
```