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  • 目标:使用python的matplotlib柱状图,以及matplotlib中文显示乱码问题。 画柱状c #导入所需要的库 import matplotlib.pyplot as plt #要设置下面两行才能显示中文 Arial Unicode MS 为字体 plt.rcParams...

    系统:MAC os系统

    目标:使用python的matplotlib画柱状图,以及matplotlib中文显示乱码问题。

    • 画柱状c

     

    #导入所需要的库
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    #要设置下面两行才能显示中文 Arial Unicode MS 为字体
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS']
    #设置图片大小
    plt.figure(figsize=(20, 11), dpi=200)
    
    
    movie_name = ['aaa','bbb','ccc']
    test1 = [29, 17, 27]
    test2 = [35, 22, 30]
    test3 = [37, 23, 31]
    
    
    # 先得到movie_name长度, 再得到下标组成列表
    x = range(len(movie_name))
    
    plt.bar(x, test1,label="test1", width=0.2)
    # 向右移动0.2, 柱状条宽度为0.2
    plt.bar([i + 0.225 for i in x], test2,label="test2", width=0.2)
    plt.bar([i + 0.45 for i in x], test3,label="test3", width=0.2)
    
    
    
    #设置图例并且设置图例的字体及大小
    font1 = {'family' : 'Times New Roman',
    'weight' : 'normal',
    'size'   : 21,
    }
    plt.legend(prop=font1)
    # 底部汉字移动到两个柱状条中间(本来汉字是在左边蓝色柱状条下面, 向右移动0.1)
    plt.xticks([i + 0.35 for i in x], movie_name)
    
    
    #设置坐标刻度值的大小以及刻度值的字体
    plt.yticks(fontproperties = 'Times New Roman', size = 40)
    plt.xticks(fontproperties = 'Times New Roman', size = 40)
    
    #设置横纵坐标的名称以及对应字体格式
    font2 = {'family' : 'Arial Unicode MS',
    'weight' : 'normal',
    'size'   : 35,
    }
    plt.xlabel('电影名字',font2)
    plt.ylabel('分值',font2)
    plt.show()
    

    • matplotlib中文显示乱码问题。

     

    Macos系统的matplotlib中文显示的快捷方法,不用下载字体,只需要修改一下matplotlib的配置文件即可,方便快捷,不过这种方法只能使用特定的字体,如果不接受这种字体的,可以搜搜下载字体法,这里就不在赘述。

     

    1.首先找到matplotlibrc 文件

     

    首先,找到matplotlib所在路径

     

    >>> import matplotlib
    >>> matplotlib.matplotlib_fname()

     

    然后,这里有两种修改matplotlibrc 文件方法。

     

    第一种,

     

    (1)找到  #font.family:sans-serif  ,将前面的“#”删除

    (2)找到 #font.sana-serif: DejaVu Sans, Bitstream Vera Sans, Computer Modern Sans Serif, Lucida Grande, Verdana, Geneva,   Lucid, Arial, Helvetica, Avant Garde, sans-serif       

      在  “DejaVu Sans” 前面添加 “Arial Unicode MS, ”

    (3)找到axes.unicode_minus  将其后面的“True” 改为“False”

    第二种,比较方便快捷,直接在文件末尾加上这三行。

    font.family: sans-serif
    font.sans-serif: Arial Unicode MS, Bitstream Vera Sans, Lucida Grande, Verdana, Geneva, Lucid, Arial, Helvetica, Avant Garde, sans-serif
    axes.unicode_minus: False

    两种方法效果一致。

     

    2.删除~/.matplotlib目录下的两个文件

    rm -rf ~/.matplotlib/* 

    3.最后一步,重启python,即可解决中文及“-”无法正常显示的问题。

     

    测试程序:

    x = ['王俊凯', '金厉旭', '-1']
    y = [1, 2, 3]
    plt.plot(x, y)
    plt.show()

     

    参考链接:

    https://blog.csdn.net/love__live1/article/details/83143195

    https://blog.csdn.net/u010358304/article/details/78906768

    https://my.oschina.net/u/1180306/blog/279818

    https://blog.csdn.net/qq_34554039/article/details/91356634

    https://www.cnblogs.com/cymwill/p/10554916.htmlhttps://www.cnblogs.com/hum0ro/p/9781390.html

     

     

    展开全文
  • Python 中有两个专用于可视化的库,matplotlib 和 seaborn ,本文将介绍matplotlibMatplotlib:基于Python的绘图库,提供完全的 2D 支持和部分 3D 图像支持。Seaborn:该 Python 库能够创建富含信息量和美观的统计...

    05542128f08516af895f2d0170a0ee7b.png

    数据可视化能让人们更直观的传递数据所要表达的信息。Python 中有两个专用于可视化的库,matplotlib 和 seaborn ,本文将介绍matplotlib。

    • Matplotlib:基于Python的绘图库,提供完全的 2D 支持和部分 3D 图像支持。
    • Seaborn:该 Python 库能够创建富含信息量和美观的统计图形。Seaborn 基于 matplotlib,具有多种特性,比如内置主题、调色板、可视化单变量数据、双变量数据,线性回归数据和数据矩阵以及统计型时序数据等,能让我们创建复杂的可视化图形。

    一、python代码实现(matplotlib库

    1、导入数据库

    import matplotlib.pyplot as plt 
    
    # 我们最常用matplotlib中的pyplot模块,别名设置为plt是约定俗称常用,也可以自己设置

    2、作图

    结合实际绘画过程,我们来理解一下用python作图,每一行代码的意义:

    77224dabac8b9545eb4c5b137383046e.png

    图形种类很多,根据实际项目需求,绘制不同类型的图像,很多时候我们会融合多种图像,从不同角度分析结果:

    1. 数值型:散点图
    2. 时间序列:折线图
    3. 分类数据:柱状图
    4. 颜色:热图
    • 下面介绍一下常见的图以及常用的属性

    2.1 散点图

    x=[0.5,0.75,1,2,3,3.5,4,5.5]  # 某学生不同科目的学习时间
    y=[10,22,25,40,50,70,90,93]     # 对应不同科目的分数
    
    # 画散点图
    plt.scatter(x,y,s=200)  # s表示设置散点的大小
    
    #设置图标标题
    plt.title('学生分数情况',fontsize =24)
    
    # 设置坐标轴标签
    plt.xlabel('学习时间')
    plt.ylabel('考试分数')
    
    plt.show()

    57572f742a79e063dbd728859a1dcf2f.png

    2.2 折线图

    # 折线图
    x=[1,2,3,4,5]
    y=[10,20,20,35,30]
    
    # 作图
    '''
    linewidth:修改线条宽度
    color:     修改线条颜色
    marker:    点的形状,o表示点为圆圈标记
    linestyle:线条的形状,dash表示用虚线连接,也可以直接用'--'表示
    label:    增加图例
    '''
    
    plt.plot(x,y,linewidth=3,color='red',marker='o',linestyle='--',label='我是图例')
    
    # 显示图例
    plt.legend(loc = 'upper left')  # loc设置图例位置
    
    # 设置图标的标题,并且给坐标轴加上标签
    plt.title('我是标题',fontsize=20)  #fontsize 修改标题大小
    plt.xlabel('我是横轴')
    plt.ylabel('我是纵轴')

    dbea3c4a55a3d4acc202fd1c5b9f58a3.png

    我们希望x轴的刻度是0,1,2,3,4……,y轴的刻度是0,10,20,30……,所以我们需要手动设置。

    # 修改坐标轴范围——方法1
    plt.xticks([0,1,2,3,4,5,6])  # 直接以列表形式给出横轴
    plt.yticks(np.linspace(0,40,5))  # 利用linspace()可以生成制定范围均匀分布的数,给出纵轴

    4c779e4a5c79bb7a2c6be94887cc37a7.png
    # 修改坐标轴范围——方法2
    '''
    axis:坐标轴范围
    语法:axis[xmin,xmax,ymin,ymax]
    也就是axis[x轴最小值,x轴最大值,y轴最小值,y轴最大值,]
    
    '''
    plt.axis([0,6,0,40])

    e5facbe4338b74297c96347cfa8feaeb.png
    '''
    使用数组同时绘制多个线性
    '''
    
    x= np.arange(0,20,0.2)
    y1 =  x
    y2 =  x**2 
    y3 = x**3
    
    # 使用plot绘制线条
    lineList = plt.plot(x,y1,x,y2,x,y3)
    
    # 使用setp方法可以同时设置多个线条的属性
    plt.setp(lineList,color='r')
    
    plt.show()

    11f08aae709fff48dceef82ea4ef1145.png

    如何在图上添加文本注释:

    # 数据
    x=[1, 2, 3, 4]
    y=[1, 4, 9, 16]
    
    # 作图
    plt.plot(x,y ,color='r')
    
    # 添加坐标轴名称
    plt.xlabel('我是x轴')
    plt.ylabel('我是y轴')
    
    # 添加注释
    '''
    参数名xy:箭头注释中箭头所在位置,
    参数名xytext:注释文本所在位置,
    arrowprops在xy和xytext之间绘制箭头,
    shrink表示注释点与注释文本之间的图标距离
    # '''
    plt.annotate('我是注释',xytext=(2,10) ,xy =(2,4.5),arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.02))

    f5f7a0dd22df093b25dbf1fd2de34334.png

    如何将多个子图画在一个图板上:

    # 数据
    x= np.arange(0,8,0.2)
    y1 =  x
    y2 =  x**2 
    y3 = x**3
    
    
    # 创建画板
    plt.figure(figsize=(3*4,1*3))  # figsize(画板宽度,画板高度),宽度决定列数,高度决定行数
    ax1 = plt.subplot(1,3,1)
    plt.plot(x,y1)
    plt.title('我是y1对应的图')
    
    # 创建画纸2并作图
    ax2 = plt.subplot(1,3,2)
    plt.plot(x,y2)
    plt.title('我是y2对应的图')
    
    # 创建画纸3并作图
    ax3 = plt.subplot(1,3,3)
    plt.plot(x,y3)
    plt.title('我是y3对应的图')
    plt.show()

    74a31e7c20049b6b7a41bbbd336f1b24.png

    2.3 柱状图

    2.3.1 单系列柱状图

    # 柱状图
    # 数据
    x = np.array(list('ABCDEF'))
    y =  np.random.randint(1,100,6)
    
    # 作图
    # x,y参数:x,y值
    # width:宽度比例
    # facecolor柱状图里填充的颜色
    
    
    plt.bar(x,y,width=0.5,facecolor='lightblue')
    plt.show()plt.bar - 这个网站可出售。 - 最佳的Server monitoring 来源和相关信息。# 柱状图
    # 数据
    x = np.array(list('ABCDEF'))
    y =  np.random.randint(1,100,6)
    
    # 作图
    # x,y参数:x,y值
    # width:宽度比例
    # facecolor柱状图里填充的颜色
    
    
    plt.bar(x,y,width=0.5,facecolor='lightblue')
    plt.show()

    7a588bafb2705801a3463cb5919e07bc.png

    2.3.2 多系列柱状图

    之前我们都是用plt来作图,事实上pandas也可以直接作图,下面就展示一下如何用pandas作多系列柱状图:

    # 数据
    df =  pd.DataFrame(np.random.rand(10,3)*20,columns=['a','b','c'])
    df

    84ce2a903c8aabfd4675e4c204e26b93.png
    # 之前都是用plt作图,其实DataFrame也可以作图
    df.plot(kind='bar')
    plt.show()

    db477317fa05736895ea86c65318408b.png

    图以DataFrame的index为横轴,columns为纵轴,自动生成了图例。

    # 柱状图的填充颜色也可以更改
    df.plot(kind='bar',colormap='Blues_r',grid=True)   # grid显示网格线
    plt.show()

    faaf326fd5d1973d1b12d331c14f367e.png

    2.3.3 堆叠图

    df.plot(kind='bar',grid = True,stacked=True) 
    # 多系列堆叠图
    # stacked → 堆叠
    plt.show()

    00d69aff65ced0726fb59069f36b8109.png

    2.4 热图

    # 利用随机数生成一个二维数据(5*5)
    data=[]
    for i in range(5):
        temp = list(np.random.randint(10,50,4))
        data.append(temp)
    data

    70098f3ffa6de88d0f1e9e557c39d957.png
    # 作图并选择热图的颜色填充风格,这里选择hot
    from matplotlib import cm
    plt.imshow(data,cmap=plt.cm.hot_r)
    
    #设置标题,横纵坐标
    plt.title('我是标题')
    
    # 增加右侧颜色进度条
    plt.colorbar()
    
    plt.show()

    0d945f684c1fd97cdad23e2e0adf08ab.png

    颜色越深,表明数字越大。

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  • Python Matplotlib 柱状图加数值

    万次阅读 2019-10-02 20:21:36
    Python Matplotlib 柱状图加数值 柱状图加数值也是一项常规操作,这里采用的函数是text,主要获取加入text的位置与数值即可,因此,详细代码如下: 这里写了auto_label与auto_text,两个都可以用,本人更喜欢用auto...

    Python Matplotlib 柱状图加数值

    • 柱状图加数值也是一项常规操作,这里采用的函数是text,主要获取加入text的位置与数值即可,因此,详细代码如下:
    • 这里写了auto_label与auto_text,两个都可以用,本人更喜欢用auto_text
    import matplotlib
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    
    def auto_label(rects):
        for rect in rects:
            height = rect.get_height()
            ax.annotate('{}'.format(height), # put the detail data
                        xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height), # get the center location.
                        xytext=(0, 3),  # 3 points vertical offset
                        textcoords="offset points",
                        ha='center', va='bottom')
    
    
    def auto_text(rects):
        for rect in rects:
            ax.text(rect.get_x(), rect.get_height(), rect.get_height(), ha='left', va='bottom')
    
    
    labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']
    men_means = [20, 34, 30, 35, 27]
    women_means = [25, 32, 34, 20, 25]
    
    index = np.arange(len(labels))
    width = 0.2
    
    fig, ax = plt.subplots()
    rect1 = ax.bar(index - width / 2, men_means, color ='lightcoral', width=width, label ='Men')
    rect2 = ax.bar(index + width / 2, women_means, color ='springgreen', width=width, label ='Women')
    
    ax.set_title('Scores by gender')
    ax.set_xticks(ticks=index)
    ax.set_xticklabels(labels)
    ax.set_ylabel('Scores')
    
    ax.set_ylim(0, 50)
    # auto_label(rect1)
    # auto_label(rect2)
    auto_text(rect1)
    auto_text(rect2)
    
    ax.legend(loc='upper right', frameon=False)
    fig.tight_layout()
    plt.savefig('2.tif', dpi=300)
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

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  • import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import seaborn as sns mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False y1=0.48 y2=0.46 y3=0.47 y4=0.45...
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib as mpl
    import seaborn as sns
    
    mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
    mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
    
    y1=0.48
    y2=0.46
    y3=0.47
    y4=0.45
    y5=0.46
    x1=0
    x2=1
    x3=2
    x4=3
    x5=4
    
    bar_width = 0.25
    tick_label = ['Comments rated 1', 'Comments rated 2', 'Comments rated 3', 'Comments rated 4']
    #fig1 = plt.figure(facecolor='white',figsize=(10,6))
    fig, ax = plt.subplots(facecolor='white',figsize=(16,9))
    # 显示每个柱的具体高度
    
    plt.text(x1 + 0.005, y1 + 0.005, '%.2f' % y1, ha='center', va='bottom')
    plt.text(x2 + 0.005, y2 + 0.005, '%.2f' % y2, ha='center', va='bottom')
    plt.text(x3 + 0.005, y3 + 0.005, '%.2f' % y3, ha='center', va='bottom')
    plt.text(x4 + 0.005, y4 + 0.005, '%.2f' % y4, ha='center', va='bottom')
    plt.text(x5 + 0.005, y5 + 0.005, '%.2f' % y5, ha='center', va='bottom')
    
    # 绘制柱状图
    plt.bar(x1, y1, bar_width, align="center", color="#60ACFC", label="The natural sciences", alpha=0.9)
    plt.bar(x2, y2, bar_width, align="center", color="#32D3EB", label="Engineering and technology", alpha=0.9)
    plt.bar(x3, y3, bar_width, align="center", color="#5BC49F", label="Life Sciences and Medicine", alpha=0.9)
    plt.bar(x4, y4, bar_width, align="center", color="#FEB64D", label="Social Science and Management", alpha=0.9)
    plt.bar(x5, y5, bar_width, align="center", color="#FF7C7C", label="Arts and Humanities", alpha=0.9)
    ax.hlines(0.4, -1,5, linestyles='--', colors='#4472C4', label='Education Gini coefficient warning line')
    plt.xticks((-1,0,1,2,3,4),
               ('','The natural sciences','Engineering and technology','Life Sciences and Medicine',
                'Social Science and Management','Arts and Humanities'), fontsize=10)#, rotation=90
    
    plt.xlim((-1.1, 5.1))
    my_x_ticks = np.arange(-1,5,1)
    plt.xticks(my_x_ticks)
    plt.ylim((0, 0.7))
    plt.xlabel("Subject categories", fontsize=13)
    plt.ylabel("Gini coefficient of education", fontsize=13)
    plt.annotate(u"warning line", xy=(4.6, 0.4), xytext=(4.6, 0.5), arrowprops=dict(facecolor='red', shrink=0.1, width=2), fontsize=12)
    # plt.title('Picture Name')
    ax.spines['bottom'].set_linewidth(1)###设置底部坐标轴的粗细
    ax.spines['left'].set_linewidth(1)####设置左边坐标轴的粗细
    ax.spines['right'].set_linewidth(1)###设置右边坐标轴的粗细
    ax.spines['top'].set_linewidth(1)###设置底部坐标轴的粗细
    
    # 显示图例
    plt.legend(fontsize=11)
    plt.show()
    fig.savefig('result1.jpg', dpi=400)
    
    
    

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  • 此系列文章收录在公众号中:数据大宇宙 > 数据可视化 >...最近在整理 matplotlib 入门所需核心知识点,会顺带编写各种练习,其中主要关注如何获得快速自学 matplotlib 的思路。本文目标图表如下...
  • Matplotlib柱状图加百分比解决办法

    千次阅读 2020-03-10 20:27:48
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  • Matplotlib是一个基于python的2D画图库,能够用python脚本方便的画出折线,直方,功率谱,散点等常用图表,而且语法简单。Python中通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图。Matplotlib可用于创建高质量的...
  • 1 ,用途 : 每个数据有几个 2 ,例子 : 每个年龄段有多少人 ( hist ) 目的 : 看看泰坦尼克号船上,每个年龄段有多少人 代码 : if __name__ == '__main__': # 支持中文: plt.rcParams['font.sans-serif'] = ...
  • 在jupyter notebook上制作matplotlib柱状图时遇到如下问题: 发现y轴坐标不是从0开始,而且只有四个值,分别是四个数据的值, 不是等距。 找原因找了很久才发现,是因为代码里: people=np.array([‘173’,‘189’,...
  • 问题描述:直接上 代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 labels = (['1', '2', '3', '4', '5', '6']) a = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 0]) # 使用np.array是方便后面的left...
  • matplotlib 柱状图之渐变色设置

    千次阅读 2019-09-30 12:05:19
    matplotlib 柱状图之渐变色设置 matplotlib中,在用bar或者barh绘制柱状图时,发现加入cmap是不管用的,不支持这个关键字,而且网上找了许久,也没有发现有类似功能,因此,干脆自己写一个试试,说来就来!! ...
  • pandas-matplotlib柱状图

    2018-12-12 17:19:56
    # -*-coding:utf-8 -*- ...import matplotlib.pyplot as plt students = pd.read_excel('C:/Users/asus/Downloads/pandas/009/Students.xlsx') students.sort_values(by='Number', inplace=True,a...
  • Matplotlib:Bar 柱状图

    千次阅读 2019-09-25 08:53:17
    import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np n = 12 X = np.arange(n) Y1 = (1 - X / float(n)) * np.random.uniform(0.5, 1.0, n) Y2 = (1 - X / float(n)) * np.random.uniform(0.5, 1.0, n) plt.bar(X...
  • 1、柱状图和条形图的概念与比较 (1)标记:矩形 (2)必备的视觉通道:矩形的高(宽)度与x (y)坐标次序 常见的视觉通道:色彩、纹理、y (x)坐标绝对位置 (3)适用场景:小规模数据集中,显示各个数据大小、...
  • 数据可视化是数据分析中最重要的工作...数据之间表现的这四种关系主要特点如下:比较:比较数据间各类别的关系,或者是它们随时间的变化趋势,比如折线;联系:查看两个或两个以上变量之间的关系,比如散点;构...
  • matplotlib实现柱形图

    千次阅读 2019-06-11 16:31:28
    这样就和第一个柱状图并列了 plt1 = plt . bar ( x = np . arange ( len ( table_merge ) ) , height = table_merge [ 'uv_x' ] , width = bar_width , color = '#FFB6C1' ) plt2 = plt . bar ( x = np . a...
  • 主要介绍了python matplotlib包图像配色方案分享,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • matplotlib绘图——柱状图

    千次阅读 2018-04-07 11:33:36
    1. 基本的柱状图import matplotlib.pyplot as plt data = [5, 20, 15, 25, 10] plt.bar(range(len(data)), data) plt.show() plt.bar 函数签名为:bar(left, height, width=0.8, bottom=None, **kwargs) 事实上,...
  • Python——使用matplotlib绘制柱状图

    万次阅读 多人点赞 2017-05-11 17:05:18
    Python——使用matplotlib绘制柱状图 1、基本柱状图  首先要安装matplotlib 可以使用pip命令直接安装 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt num_list = [1.5,0.6,7.8,6] plt.bar(range(len...
  • matplotlib柱状图

    2020-04-01 17:21:16
    数据链接介绍 ...1. 使用matplotlib统计出每个国家的星巴克店铺数量排名前10的国家 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt file_path = "C:/Users/Administrator/Desktop/starbu...
  • matplotlib 柱状图

    2018-12-16 13:14:00
    222 # coding utf-8 ...# import matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import xlrd def read_excel(path): try: list = [] file ...

空空如也

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