@acer Thank you for the help!

@acer Thank you very much, the uses facility fixed it for me :)

@Kitonum That works, thank you :)

@Joe Riel Thank you very much, it does work for my actual code as well. :D

@acer Apologies, indeed, my question is explained poorly. By math plots, I meant math tables. This code explains the issue quite well I think. In my procedure, the data frames are still edited with calculated values, but for this purpose, these suffice:

restart;
  with(ArrayTools):
  with(DocumentTools):
  nOben:=10:
  nUnten:=3:

  DF1:= DataFrame( Concatenate( 2, InitialisierungDF $ 4), 
                   columns = [ GK, PZP, PZM, PY],
                   rows = InitialisierungSpalte);  
  DF2:= DataFrame( Concatenate( 2, InitialisierungDF $ 4),
                   columns = [ GK, PZP, PZM, PY],
                   rows = InitialisierungSpalte);
  DF3:= DataFrame( Concatenate( 2, Concatenate( 1, InitialisierungDF, <oE>) $ 4),
                   columns = [ GK, PZP, PZM, PY],
                   rows = Concatenate(2, InitialisierungSpalte, RMSE)
                 );
  Tabulate(DF1);
  print(something);
  Tabulate(DF2);
  print(anything);
  Tabulate(DF3):

The procedure will only return one math table at the end. Is there a workaround for that, other than merging the data frames together?

@tomleslie Thank you very much! :) It's much more elegant and actually works. The identical arrays are to be edited differently.

The code with proper format: :)

restart:
with(LinearAlgebra):     
with(ListTools):
with(PolynomialTools):
with(CurveFitting):
with(plots):
Plotting:=proc(Unten,Oben,f,g,nUnten,nOben)::plot;

local SpeicherlisteX, SpeichervektorX, #speichert die Stützstellen
SpeichervektorXGekürzt, #streicht nicht existierende Quaraturformeln.
SpeicherlisteYAbs, SpeichervektorYAbs,  #speichert die Stützwerte des späteren Splines aus dem absoluten Quadraturfehler
SpeicherlisteYRel, SpeichervektorYRel,  #speichert die Stützwerte des späteren Splines aus den relativen Quadraturfehler
î, #Laufvariable  
InterpolationsfunktionAbs, #speichert den Spline aus dem absoluten Interpolationsfehler                      
InterpolationsfunktionRel, #speichert den Spline aus den relativen Fehlern von f
GraphAbsGK, GraphAbsPY, GraphAbsPZP, GraphAbsPZM, #speichert den Graphen aus dem Spline aus dem absoluten Interpolationsfehler          GraphRelGK, GraphRelPY, GraphRelPZP, GraphRelPZM, #speichert den Graphen aus dem Spline aus den relativen Fehlern  von f  
PunkteAbsGK, PunkteAbsPY, PunkteAbsPZP, PunkteAbsPZM,#speichert den Punktgraphen aus dem absoluten Interpolationsfehler
PunkteRelGK, PunkteRelPY, PunkteRelPZP, PunkteRelPZM, #speichert den Punktgraphen aus dem absoluten Interpolationsfehler
NichtexistenzGK, NichtexistenzPY, NichtexistenzPZP, NichtexistenzPZM, #speichert die Häufigkeit der Nichtexistenz

p,i,c,d,e,Hn,Koeffizienten,s,j,M,V,S,K,nNeu,Em,Hnm,KnotenHnm,KoeffizientenHnm,h0,b,gxi,Gewichte,Delta,Ergebnis,
Endergebnis,Koeffizient,Rest,a,VorgegebeneKnoten,TatsächlicherWert, DoppelterKnoten, KomplexerKnoten,

Text:= proc() #Prozedur zum Schreiben der Ausgabe
uses T= Typesetting;
     T:-mrow(seq(`if`(e::string, T:-mn(e), T:-Typeset(T:-EV(e))), e= [args]))
end proc,
OrtPol:= proc(G,N)::list; #Prozedur zum Berechnen der benötigten orthogonalen Polynome
  local q,r,R;
  q[-1]:=0;
  q[0]:=1;
 
  for r from 1 to N do
  q[r]:=(x^r-add(evalf(Int(x^r*q[R]*G,x=(-1)..1))*q[R]/evalf(Int(q[R]^2*G,x=(-1)..1)),R=0..r-1));
  end do;
  return(fsolve(q[N]));
end proc,
BasenwechselNormiert:=proc(Dividend, m)::list; #stellt ein gegebenes Polynom über eine Linearkombination der orthogonalen Polynome dar.
   local BasenwechselNormiert;
 
  Koeffizient:=quo(Dividend, p[m],x);

  Rest:=rem(Dividend, p[m],x);
 
  if m=0 then
    BasenwechselNormiert:=[Koeffizient*evalf(Int(g*p[m]^2,x=Unten..Oben))];
  else

    BasenwechselNormiert:=[Koeffizient*evalf(Int(g*p[m]^2,x=Unten..Oben)),op(procname(Rest,m-1))];
   
  end if;
 
  end proc,
    Basenwechsel:=proc(Dividend, m)::list; #stellt ein gegebenes Polynom über eine Linearkombination der orthogonalen Polynome dar.
   local Basenwechsel;
 
  Koeffizient:=quo(Dividend, p[m],x);

  Rest:=rem(Dividend, p[m],x);
 
  if m=0 then
    Basenwechsel:=[Koeffizient];
  else

    Basenwechsel:=[Koeffizient,op(procname(Rest,m-1))];
   
  end if;
 
  end proc,
Erweiterung:= proc(Unten, Oben, f,g,Liste,n)::real; #Prozedur zur Berechnung der optimalen Erweiterung nach Knotenvorgabe
  #Unten:= Untere Intervallgrenze; Oben:= Obere Intervallgrenze; f:= zu integrierende Funktion;
  #g:= Gewicht; Liste:= Liste der alten Knoten, n:= Anzahl hinzuzufügender Knoten;
 
 
 
Hn:=mul(x-Liste[i],i=1..numelems(Liste));

 Koeffizienten:=FromCoefficientList(BasenwechselNormiert(Hn,numelems(Liste)+1),x,termorder=reverse);

#Die Koeffizienten der orthogonalen Polynome werden hier als Koeffizienten der Monome gespeichert.

M:=Matrix(n,n);

#Beginn der Erstellung eines linearen Gleichungssystems, dessen Lösung die Koeffizienten der orthogonalen Polynome sind, deren Summe Em die #hinzuzufügenden Knoten als Nullstellen hat.
V:=Vector(n);
 
  for s from 0 to n-1 do
    for j from 0 to s do
      M(s+1,j+1):=add(coeff(a[s][j],x,k)*coeff(Koeffizienten,x,k),k=0..n);
      if s<>j then
        M(j+1,s+1):=M(s+1,j+1);
      end if;
    end do;
    
    M(s+1,n+1):=add(coeff(a[n][s],x,k)*coeff(Koeffizienten,x,k),k=0..n);
    
    
  end do;

S:=LinearSolve(M,V);
K:=evalindets(S,name,()->2);

Em:=add(p[i]*K[i+1],i=0..n); #Erstellen von Em, dessen Nullstellen die hinzuzufügenden Knoten sind
Hnm:=Hn*Em; #Erstellen von Hnm, welches alle Knoten als Nullstelle besitzt
KnotenHnm:=fsolve(Hnm,complex); #Knotenberechnung

if (KnotenHnm[1]<-1-10^(-10)) or (KnotenHnm[n+numelems(Liste)]>1+10^(-10)) then
  return(false)
else
KomplexerKnoten:=false;
for i from 1 to n+numelems(Liste) do

 if(Im(KnotenHnm[i])>10^(-10)) then
  KomplexerKnoten:=true
 end if;
end do;
if KomplexerKnoten=true then
  return(false)
else
DoppelterKnoten:=false;
for i from 1 to n+numelems(Liste)-1 do
 
 if (KnotenHnm[i+1]-KnotenHnm[i]<10^(-10)) then
   DoppelterKnoten:=true
 end if;
end do;
if DoppelterKnoten=true then
 return(false)
else

KoeffizientenHnm:=Reverse(Basenwechsel(Hnm,n+numelems(Liste)));  #Das Polynom Hnm wird über die orthogonalen Polynome dargestellt.

h0:=evalf(Int(g,x=Unten..Oben)); #Beginn der Berechnung der Gewichte
 
b[n+numelems(Liste)+2]:=0;
b[n+numelems(Liste)+1]:=0;
  for i from 1 to nops([KnotenHnm]) do
    for j from n+numelems(Liste) by -1 to 1 do
      
      b[j]:=KoeffizientenHnm[j+1]+(d[j]+KnotenHnm[i]*c[j])*b[j+1]+e[j+1]*b[j+2];
      
    end do;
    
    gxi:=quo(Hnm,x-KnotenHnm[i],x);
   
    Gewichte[i]:=c[0]*b[1]*h0/eval(gxi,x=KnotenHnm[i]);
    
   
    Delta[i]:=c[0]*b[1];
  end do;

Ergebnis:=add(eval(f,x=KnotenHnm[k])*Gewichte[k],k=1..nops([KnotenHnm]));

Endergebnis:=Re(evalf(Ergebnis))
end if;
end if;
end if;
end proc:

p[-1]:=0;
p[0]:=1;
for i from 1 to (2*nOben+1)*2 do
  p[i]:=(x^i-add(evalf(Int(x^i*p[j]*g,x=Unten..Oben))*p[j]/evalf(Int(p[j]^2*g,x=Unten..Oben)),j=0..i-1)); #Berechnung einer Folge orthogonaler Polynome bezüglich #der gegebenen Gewichtsfunktion und des gegebenes Intervalles
 
c[i-1]:=coeff(p[i],x,i)/coeff(p[i-1],x,i-1); #Berechnung der dreigliedrigen Rekursion der errechneten orthogonalen Polynome
d[i-1]:=(coeff(p[i],x,(i-1))-c[i-1]*coeff(p[i-1],x,(i-2)))/coeff(p[i-1],x,(i-1));
if i <> 1 then
  e[i-1]:=coeff(p[i]-(c[i-1]*x+d[i-1])*p[i-1],x,i-2)/coeff(p[i-2],x,i-2);
else
  e[i-1]:=0;
end if;
end do;

a[0][0]:=1; #Beginn der Berechnung der orthogonalen Produkterweiterungen, die Koeffizienten der orthogonalen Polynome werden wieder über die Monome gespeichert (2*x^2+2 bedeutet bspw. [2,0,2,0,0...] für die Koeffizienten)
a[1][0]:=x;
a[1][1]:=-e[1]*c[0]/c[1]+(d[0]-d[1]*c[0]/c[1])*x+c[0]/c[1]*x^2;
for s from 2 to 2*nOben+1 do
  a[s][0]:=x^s;
  a[s][1]:=-e[s]*c[0]/c[s]*x^(s-1)+(d[0]-d[s]*c[0]/c[s])*x^s+c[0]/c[s]*x^(s+1);
    pprint (coeff(a[s][1],x,s),as1s);
end do;
for s from 2 to 2*nOben+1 do
  for j from 2 to s do

     a[s][j]:=c[j-1]*add(coeff(a[s][j-1],x,k-1)/c[k-1]*x^k,k=abs(s-j)+2..s+j)+add((d[j-1]-c[j-1]*d[k]/c[k])*coeff(a[s][j-1],x,k)*x^k,k=abs(s-j)+1..s+j-1)-c[j-1]*add(e[k+1]*coeff(a[s][j-1],x,k+1)/c[k+1]*x^k,k=abs(s-j)..s+j-2)+e[j-1]*add(coeff(a[s][j-2],x,k)*x^k,k=abs(s-j)+2..s+j-2);

     
    
  end do;
end do;
for î from nUnten to nOben do
  VorgegebeneKnoten[î]:=OrtPol(g,î);
end do;
TatsächlicherWert:=evalf(Int(f*g,x= Unten..Oben));
GraphAbsGK:=plot([]); PunkteAbsGK:=plot([]); GraphAbsPZP:=plot([]); PunkteAbsPZP:=plot([]); GraphAbsPZM:=plot([]); PunkteAbsPZM:=plot([]); GraphAbsPY:=plot([]); PunkteAbsPY:=plot([]);
GraphRelGK:=plot([]); PunkteRelGK:=plot([]); GraphRelPZP:=plot([]); PunkteRelPZP:=plot([]); GraphRelPZM:=plot([]); PunkteRelPZM:=plot([]); GraphRelPY:=plot([]); PunkteRelPY:=plot([]);
SpeicherlisteX:=[];
SpeicherlisteYAbs:=[];
SpeicherlisteYRel:=[];
for î from nUnten to nOben do
  if Erweiterung(Unten,Oben,f,g,[VorgegebeneKnoten[î]],î+1) <> false then
    SpeicherlisteX:=[op(SpeicherlisteX),î]; #Stützstellen definieren                                   
    SpeicherlisteYAbs:=[op(SpeicherlisteYAbs),Erweiterung(Unten,Oben,f,g,[VorgegebeneKnoten[î]],î+1)-evalf(Int(f*g,   x=Unten..Oben))];

#Bestimmen des absoluten Fehlers von f für n=î
      if abs(TatsächlicherWert) > 10^(-10) then #Bestimmen des relativen Fehlers von f1 falls dieser definiert ist
      SpeicherlisteYRel:=[op(SpeicherlisteYRel),abs(SpeicherlisteYAbs[-1]/TatsächlicherWert)];
    end if;
  end if;
end do;
if numelems(SpeicherlisteX)>0 then
  SpeichervektorX:=Vector[row](numelems(SpeicherlisteX),SpeicherlisteX);
  SpeichervektorYAbs:=Vector[row](numelems(SpeicherlisteYAbs),SpeicherlisteYAbs);
  PunkteAbsGK:= plot(SpeichervektorX,SpeichervektorYAbs,style = point, color=red, legend = ["GK"]);
    #  Generierung des Punktgraphen, der sich aus den absoluten Fehlern von f ergibt
  if numelems(SpeicherlisteX)>1 then
    InterpolationsfunktionAbs:=Spline(SpeichervektorX,SpeichervektorYAbs,n);
      #  Splines aus Stützpunkten, die sich aus den absoluten Fehlern von f ergeben
    GraphAbsGK:= plot(InterpolationsfunktionAbs, n=nUnten..nOben, color=red);
      #  Generierung des Graphen, der sich aus dem Spline aus den absoluten Fehlern von f ergibt
  end if;
end if;

if abs(TatsächlicherWert) > 10^(-10) then
  # falls der relative Fehler definiert ist analoges Vorgehen für die relativen Fehler
  if numelems(SpeicherlisteX)>0 then
    SpeichervektorYRel:=Vector[row](numelems(SpeicherlisteYRel),SpeicherlisteYRel);
    PunkteRelGK:= plot(SpeichervektorX,SpeichervektorYRel,style = point, color=red, legend = ["GK"]);
   
    if numelems (SpeicherlisteX)>1 then
      InterpolationsfunktionRel:=Spline(SpeichervektorX,SpeichervektorYRel,n);
      GraphRelGK:= plot(InterpolationsfunktionRel, n=nUnten..nOben, color=red);
    end if;
  end if;
end if;
NichtexistenzGK:=nOben-nUnten+1-numelems(SpeicherlisteX);

SpeicherlisteX:=[]; # analoges Vorgehen für PZP
SpeicherlisteYAbs:=[];
SpeicherlisteYRel:=[];
for î from nUnten to nOben do
  if Erweiterung(Unten,Oben,f,g,[-1,VorgegebeneKnoten[î]],î) <> false then
    SpeicherlisteX:=[op(SpeicherlisteX),î]; #Stützstellen definieren                                   
    SpeicherlisteYAbs:=[op(SpeicherlisteYAbs),Erweiterung(Unten,Oben,f,g,[-1,VorgegebeneKnoten[î]],î)-TatsächlicherWert]; #Bestimmen des absoluten #Fehlers von f für n=î
      if abs(TatsächlicherWert) > 10^(-10) then #Bestimmen des relativen Fehlers von f1 falls  dieser definiert ist
      SpeicherlisteYRel:=[op(SpeicherlisteYRel),abs(SpeicherlisteYAbs[-1]/TatsächlicherWert)];
    end if;
  end if;
end do;
if numelems(SpeicherlisteX)>0 then
  SpeichervektorX:=Vector[row](numelems(SpeicherlisteX),SpeicherlisteX);
  SpeichervektorYAbs:=Vector[row](numelems(SpeicherlisteYAbs),SpeicherlisteYAbs);
  PunkteAbsPZP:= plot(SpeichervektorX,SpeichervektorYAbs,style = point, color=orange);
    #  Generierung des Punktgraphen, der sich aus den absoluten Fehlern von f ergibt
  if numelems(SpeicherlisteX)>1 then
    InterpolationsfunktionAbs:=Spline(SpeichervektorX,SpeichervektorYAbs,n);
      #  Splines aus Stützpunkten, die sich aus den absoluten Fehlern von f ergeben
    GraphAbsPZP:= plot(InterpolationsfunktionAbs, n=nUnten..nOben, color=orange);
      #  Generierung des Graphen, der sich aus dem Spline aus den absoluten Fehlern von f ergibt
  end if;
end if;

if abs(TatsächlicherWert) > 10^(-10) then
  # falls der relative Fehler definiert ist analoges Vorgehen für die relativen Fehler
  if numelems(SpeicherlisteX)>0 then
    SpeichervektorYRel:=Vector[row](numelems(SpeicherlisteYRel),SpeicherlisteYRel);
    PunkteRelPZP:= plot(SpeichervektorX,SpeichervektorYRel,style = point, color=orange, legend = ["PZP"]);
    
    if numelems (SpeicherlisteX)>1 then
      InterpolationsfunktionRel:=Spline(SpeichervektorX,SpeichervektorYRel,n);
      GraphRelPZP:= plot(InterpolationsfunktionRel, n=nUnten..nOben, color=orange);
    end if;
  end if;
end if;
NichtexistenzPZP:=nOben-nUnten+1-numelems(SpeicherlisteX);
SpeicherlisteX:=[];# analoges Vorgehen für PZM
SpeicherlisteYAbs:=[];
SpeicherlisteYRel:=[];
for î from nUnten to nOben do
  if Erweiterung(Unten,Oben,f,g,[VorgegebeneKnoten[î],1],î) <> false then
    SpeicherlisteX:=[op(SpeicherlisteX),î]; #Stützstellen definieren                                   
    SpeicherlisteYAbs:=[op(SpeicherlisteYAbs),Erweiterung(Unten,Oben,f,g,[VorgegebeneKnoten[î],1],î)-TatsächlicherWert]; #Bestimmen des absoluten Fehlers #von f für n=î
      if abs(TatsächlicherWert) > 10^(-10) then #Bestimmen des relativen Fehlers von f1 falls  dieser definiert ist
      SpeicherlisteYRel:=[op(SpeicherlisteYRel),abs(SpeicherlisteYAbs[-1]/TatsächlicherWert)];
    end if;
  end if;
end do;
if numelems(SpeicherlisteX)>0 then
  SpeichervektorX:=Vector[row](numelems(SpeicherlisteX),SpeicherlisteX);
  SpeichervektorYAbs:=Vector[row](numelems(SpeicherlisteYAbs),SpeicherlisteYAbs);
  PunkteAbsPZM:= plot(SpeichervektorX,SpeichervektorYAbs,style = point, color=blue, legend = ["PZM"]);
    #  Generierung des Punktgraphen, der sich aus den absoluten Fehlern von f ergibt
  if numelems(SpeicherlisteX)>1 then
    InterpolationsfunktionAbs:=Spline(SpeichervektorX,SpeichervektorYAbs,n);
      #  Splines aus Stützpunkten, die sich aus den absoluten Fehlern von f ergeben
    GraphAbsPZM:= plot(InterpolationsfunktionAbs, n=nUnten..nOben, color=blue);
      #  Generierung des Graphen, der sich aus dem Spline aus den absoluten Fehlern von f ergibt
  end if;
end if;

if abs(TatsächlicherWert) > 10^(-10) then
  # falls der relative Fehler definiert ist analoges Vorgehen für die relativen Fehler
  if numelems(SpeicherlisteX)>0 then
    SpeichervektorYRel:=Vector[row](numelems(SpeicherlisteYRel),SpeicherlisteYRel);
    PunkteRelPZM:= plot(SpeichervektorX,SpeichervektorYRel,style = point, color=blue, legend = ["PZM"]);
 
    if numelems (SpeicherlisteX)>1 then
      InterpolationsfunktionRel:=Spline(SpeichervektorX,SpeichervektorYRel,n);
      GraphRelPZM:= plot(InterpolationsfunktionRel, n=nUnten..nOben, color=blue);
    end if;
  end if;
end if;
NichtexistenzPZM:=nOben-nUnten+1-numelems(SpeicherlisteX);
SpeicherlisteX:=[]; #analoges Vorgehen für PY
SpeicherlisteYAbs:=[];
SpeicherlisteYRel:=[];
for î from nUnten to nOben do
  if Erweiterung(Unten,Oben,f,g,[-1,VorgegebeneKnoten[î],1],î-1) <> false then
    SpeicherlisteX:=[op(SpeicherlisteX),î]; #Stützstellen definieren                                   
    SpeicherlisteYAbs:=[op(SpeicherlisteYAbs),Erweiterung(Unten,Oben,f,g,[-1,VorgegebeneKnoten[î],1],î-1)-TatsächlicherWert]; #Bestimmen des absoluten #Fehlers von f für n=î
      if abs(TatsächlicherWert) > 10^(-10) then #Bestimmen des relativen Fehlers von f1 falls  dieser definiert ist
      SpeicherlisteYRel:=[op(SpeicherlisteYRel),abs(SpeicherlisteYAbs[-1]/TatsächlicherWert)];
    end if;
  end if;
end do;
if numelems(SpeicherlisteX)>0 then
  SpeichervektorX:=Vector[row](numelems(SpeicherlisteX),SpeicherlisteX);
  SpeichervektorYAbs:=Vector[row](numelems(SpeicherlisteYAbs),SpeicherlisteYAbs);
  PunkteAbsPY:= plot(SpeichervektorX,SpeichervektorYAbs,style = point, color=purple, legend = ["PY"]);
    #  Generierung des Punktgraphen, der sich aus den absoluten Fehlern von f ergibt
  if numelems(SpeicherlisteX)>1 then
    InterpolationsfunktionAbs:=Spline(SpeichervektorX,SpeichervektorYAbs,n);
      #  Splines aus Stützpunkten, die sich aus den absoluten Fehlern von f ergeben
    GraphAbsPY:= plot(InterpolationsfunktionAbs, n=nUnten..nOben, color=purple);
      #  Generierung des Graphen, der sich aus dem Spline aus den absoluten Fehlern von f ergibt
  end if;
end if;

if abs(TatsächlicherWert) > 10^(-10) then
  # falls der relative Fehler definiert ist analoges Vorgehen für die relativen Fehler
  if numelems(SpeicherlisteX)>0 then
    SpeichervektorYRel:=Vector[row](numelems(SpeicherlisteYRel),SpeicherlisteYRel);
    PunkteRelPY:= plot(SpeichervektorX,SpeichervektorYRel,style = point, color=purple, legend = ["PY"]);

    if numelems (SpeicherlisteX)>1 then
      InterpolationsfunktionRel:=Spline(SpeichervektorX,SpeichervektorYRel,n);
      GraphRelPY:= plot(InterpolationsfunktionRel, n=nUnten..nOben, color=purple);
    end if;
  end if;
end if;
NichtexistenzPY:=nOben-nUnten+1-numelems(SpeicherlisteX);
print(display({GraphAbsGK,PunkteAbsGK,GraphAbsPZP,PunkteAbsPZP, GraphAbsPZM,PunkteAbsPZM, GraphAbsPY,PunkteAbsPY}, title= "Absoluter Fehler", titlefont=["ROMAN",18]));
if abs(TatsächlicherWert) > 10^(-10) then
  print(display({GraphRelGK,PunkteRelGK,GraphRelPZP,PunkteRelPZP, GraphRelPZM,PunkteRelPZM, GraphRelPY,PunkteRelPY}, title= "Relativer Fehler", titlefont=["ROMAN",18]));
end if;
Text("Häufigkeit der Nichtexistenz: GK ",NichtexistenzGK, ", PZP ",NichtexistenzPZP, ", PZM ", NichtexistenzPZM, ", PY ", NichtexistenzPY);
      
 
end proc

@acer I apologize for not having posted an example of the code, and I thank you for still trying to help with an indeed broader problem. I have already posted the precise question over a week ago in

https://www.mapleprimes.com/questions/231475-Code-For-A-Math-Table

, however, I suppose because the code was too daunting, no one answered it yet. Therefore I tried to get a general answer in this post. Your post already helped me with integrating vectors into a math table, however, I do not understand yet how I can have vector entries be - for example, and later remove the "values" -  , with potentially something like

remove(t->is(t[2] = -)

, since - can't be plotted. With values of say [1,2,-,7],  for n=1,2,3,4, the math table is supposed to show that for n=3 the quadrature rule does not exist, marked by - . The plot however should just ignore n=3 and only plot for n=1,2,4. My code is in the link above, the plotting part works already, however, I do think it is insufficient. :)

@acer Your answer helped a lot, I have now stumbled upon new issues, however. The values are calculated as line vectors, so I thought I would join the vectors together, in the end, to construct the Matrix for the DataFrame. I need a form of expressing not existing values (marked as pending in the above example) to put them into the Tabulate function. I thought of - for doing it, however, Maple won't accept putting that sign into a vector. Can I fix that somehow?

Secondly, I would need to remove these - for plotting. Is there a way to omit specific entries of a vector? So that [1,-,5,-] becomes [1,5]? I have looked up the function (with Statistics: Remove)

and tried the example (6) with(Statistics): Select (t↦is(0<t),A)

but that

apparently only works for arrays:

A:=Vector([1,2,3])
with(Statistics):
Remove(t↦is(2<t),A)

doesn't work.

Any ideas on how to make it work for vectors?

@acer Thank you for your very quick answer! Tabulate works just fine for my purpose. :)

@Carl Love I still have a few issues with the comparing procedure, I do try to fix them on my own first, however. :)

@Carl Love I am pleased that you seem very interested in my case, given that there is no problem to be solved anymore. :) I will gladly elaborate on the extent you have helped me:

Changing int to Int did cut down the calculation time significantly, and I changed sum to add in my most recent code as you suggested. I also managed to reproduce your result unveiling line 6 to be the culprit, indeed, as expected, this is also the case for other examples. Since I use the code as a subprocedure to ultimately compare different quadrature rules and plot the results, it is quite lucky that "only" line 6 is the issue, since I can calculate the orthogonal polynomials once and then use them for different quadrature rules and different values of nodes, and thus the time does not increase too much. I have been looking for debugging tools in the past (for example, where exactly is the ERROR message generated?) and came across (and since used) DEBUG(), however, it did always seem very clunky. Thanks to your proposal of  CodeTools:-Profiling:-PrintProfiles: and the explanations you have elaborated on above, I now have a more powerful tool when applicable.

I also have tested your proposal for the usage of userinfo(1, Erweiterung, ...). It does work as well. I have decided to just cut the pprint-commands out entirely in my procedure comparing the quadrature rules, however, since they do clog up the code. 

Increasing the precision does not seem too relevant to me right now, since I do not use the results themselves for calculations that are supposed to be as accurate as possible. I simply compare quadrature rules given a certain amount of nodes and calculation precision. An example from my sources is given concerning the weight function exp(tan(0.01*x))/sqrt(1-x^2) with 11+ nodes, given that that still takes far too long to finish exchanging more calculation time for accuracy is not my priority at the moment. I will come back to this thread, however, and experiment with the epsilons if I ever need more precise results. Right now I will have to look for other, faster options to calculate orthogonal polynomials and decide whether to use them or just stick to easier weight functions.

Looking back on my " Thank you very much, that was very helpful! :D " I indeed probably should have mentioned something about your very thorough answer. Therefore, thank you very much, this time for your considerable time investment and interest in my case, Carl Love. :)

@acer @Carl Love

Thank you very much, that was very helpful! :D

@Carl Love Thank you very much!

The idea is to define the plot as a whole, but only if the conditions are met. Something like
 

Graph:= <EmptyGraph>;

if numelems(<ListWithUsablePoints>) > 0  then
  Graph:=<Something>;
end if;

...

The old definiton of the graph is supposed to be overwritten. :)

@Carl Love Thank you!

My actual program is more complex, unfortunately. I thought it made no difference, therefore I used a rather easy example. The alternative in my actual program is to stop the program completely and to report an error. I am not sure how to make your code work for something like that. I asked the question because I thought there might be an easy command for these things, which I just didn't find, and my original idea was rather clunky. But since no easy single command seems to exist, I think I go with it then:

Testbestanden:=true

for i for 1 to 9 do

  if <statement> then

    Testbestanden:=false
  end if

od;

If Testbestanden=false then

  return (Error)

else

  <procedure goes on>

..