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  • python bar

    千次阅读 2017-12-19 13:21:53
    以下为bar的一个实例import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = [[13,3,2,55,2,51,4,23], [12,34,1,13,55,24,13,13,4], [11,23,13,34,52,13,45,12,32,13], [12,43,24,13],

    以下为bar的一个实例

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    
    data = [[13,3,2,55,2,51,4,23],
            [12,34,1,13,55,24,13,13,4],
            [11,23,13,34,52,13,45,12,32,13],
            [12,43,24,13],
            [1,42,4,7,96,34,]]
    
    color_list=['g','b','y','k','r']
    gap = 1/len(data)
    for i,row in enumerate(data):
        x = np.arange(len(row))
        plt.bar(x+i*gap,row,width=gap,color=color_list[i%len(color_list)])
    
    plt.show()

    结果图如下:
    这里写图片描述
    解释:函数enumerate可以获取data的每一列和列的索引值
    建立有重叠的bar图:

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    
    data = np.array([[5., 30., 45., 22.],
                    [5., 25., 50., 20.],
                    [1., 2., 1., 1.]])
    color_list = ['b', 'g', 'r']
    X = np.arange(data.shape[1])#给出每组列表的个数,即图上的bar的数目
    for i in range(data.shape[0]):#i表示list的索引值
        plt.bar(X, data[i],
        bottom = np.sum(data[:i], axis = 0),
        color = color_list[i % len(color_list)])
    plt.show()
    

    结果如下:
    这里写图片描述
    上面建立了一个二维数组,数组的维度为:第一维度是shape[0]=3(即第一个中括号有三个列表),第二维度是shape[1]=4(每个列表有4个数),
    sum函数的用法见numpy sum
    shape函数的用法见numpy shape

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  • python bar函数

    万次阅读 2017-03-10 21:14:10
    bar(left, height, width, color, align, yerr)函数:绘制柱形图。left为x轴的位置序列,一般采用arange函数产生一个序列;height为y轴的数值序列,也就是柱形图的高度,一般就是我们需要展示的数据;width为柱形图...

    bar(left, height, width, color, align, yerr)函数:绘制柱形图。left为x轴的位置序列,一般采用arange函数产生一个序列;height为y轴的数值序列,也就是柱形图的高度,一般就是我们需要展示的数据;width为柱形图的宽度,一般这是为1即可;color为柱形图填充的颜色;align设置plt.xticks()函数中的标签的位置;yerr让柱形图的顶端空出一部分。

    plt.title(‘图的标题’)函数:为图形添加标题。
    plt.xticks(*args, **kwargs)函数:设置X轴的值域。
    plt.legend(*args, **kwargs)函数:添加图例。参数必须为元组legend((line1, line2, line3), (‘label1’, ‘label2’,’label3’))
    plt.xlim(a,b)函数:设置x轴的范围。
    plt.ylim(a,b)函数:设置y周的范围。
    Plt.xticks(*args, **kwargs)函数:获取或者设置X轴当前刻度的标签。Tuple1,tuple2长度相等,tuple1为对应的刻度,tuple2为对应刻度的标签。

    import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    plt.figure(figsize=(9,6))
    n = 8
    X = np.arange(n)+1
    #X是1,2,3,4,5,6,7,8,柱的个数
    # numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None), normal
    #uniform均匀分布的随机数,normal是正态分布的随机数,0.5-1均匀分布的数,一共有n个
    Y1 = np.random.uniform(0.5,1.0,n)
    Y2 = np.random.uniform(0.5,1.0,n)
    plt.bar(X,Y1,width = 0.35,facecolor = 'lightskyblue',edgecolor = 'white')
    #width:柱的宽度
    plt.bar(X+0.35,Y2,width = 0.35,facecolor = 'yellowgreen',edgecolor = 'white')
    #水平柱状图plt.barh,属性中宽度width变成了高度height
    #打两组数据时用+
    #facecolor柱状图里填充的颜色
    #edgecolor是边框的颜色
    #想把一组数据打到下边,在数据前使用负号
    #plt.bar(X, -Y2, width=width, facecolor='#ff9999', edgecolor='white')
    #给图加text
    for x,y in zip(X,Y1):
        plt.text(x+0.3, y+0.05, '%.2f' % y, ha='center', va= 'bottom')
    
    for x,y in zip(X,Y2):
        plt.text(x+0.6, y+0.05, '%.2f' % y, ha='center', va= 'bottom')
    plt.ylim(0,+1.25)
    plt.show()

    这里写图片描述

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    内容介绍

    本文介绍基于 Python3Pyecharts 制作 Bar3D(3D柱状图) 时需要使用的设置参数和常用模板案例,可根据实际情况对案例中的内容进行调整即可。

    使用 Pyecharts 进行数据可视化时可提供直观、交互丰富、可高度个性化定制的数据可视化图表。案例中的代码内容基于 Pyecharts 1.x 版本

    Bar3D:3D柱状图

    1.基本设置

    class Bar3D(
        # 初始化配置项,参考 `global_options.InitOpts`
        init_opts: opts.InitOpts = opts.InitOpts()
    )
    

    Demo 举例

    1.标准3D柱状图

    import random
    import pyecharts.options as opts
    from pyecharts.charts import Bar3D
    
    hours = ["12a","1a","2a","3a","4a","5a","6a","7a","8a","9a","10a","11a","12p","1p","2p","3p","4p","5p","6p","7p","8p","9p","10p","11p",]
    days = ["Saturday", "Friday", "Thursday", "Wednesday", "Tuesday", "Monday", "Sunday"]
    
    data = [(i, j, random.randint(0, 12)) for i in range(6) for j in range(24)]
    data = [[d[1], d[0], d[2]] for d in data]
    
    
    c=(
        Bar3D(init_opts=opts.InitOpts(width="900px", height="600px"))
        .add(
            series_name="",
            data=data,
            xaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(type_="category", data=hours),
            yaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(type_="category", data=days),
            zaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(type_="value"),
        )
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts("标准3D柱状图"),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
                max_=20,
                range_color=[
                    "#313695",
                    "#4575b4",
                    "#74add1",
                    "#abd9e9",
                    "#e0f3f8",
                    "#ffffbf",
                    "#fee090",
                    "#fdae61",
                    "#f46d43",
                    "#d73027",
                    "#a50026",
                ],
            )
        )
    #     .render("标准3D柱状图.html")
    )
    c.render_notebook()
    

    在这里插入图片描述
    2.堆叠3D柱状图

    import random
    
    from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Bar3D
    
    x_data = y_data = list(range(10))
    
    
    def generate_data():
        data = []
        for j in range(10):
            for k in range(10):
                value = random.randint(0, 9)
                data.append([j, k, value * 2 + 4])
        return data
    
    
    bar3d = Bar3D()
    for _ in range(10):
        bar3d.add(
            "",
            generate_data(),
            shading="lambert",
            xaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(data=x_data, type_="value"),
            yaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(data=y_data, type_="value"),
            zaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(type_="value"),
        )
    bar3d.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("堆叠3D柱状图"))
    bar3d.set_series_opts(**{"stack": "stack"})
    # bar3d.render("堆叠3D柱状图.html")
    bar3d.render_notebook()
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • Python脚本解析JSON i3status输出并将其打印到i3bar,添加了当前播放的spotify歌曲。
  • python画图3d柱状图,3d直方图 ax.bar3d

    千次阅读 2020-02-12 11:48:40
    ax.bar3d(X, Y, height, width, depth, Z, color=c, shade=False) # width, depth, height ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') plt.show()   效果:   常见报错:...

    根据三维数据,画一个柱状图

    网上的很多代码,都有点含混不清,而且百度又不好用,无奈自己动手试了一个

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    
    # 绘图设置
    fig = plt.figure()
    ax = fig.gca(projection='3d')  # 三维坐标轴
    # X和Y的个数要相同
    X = [1,2,3,4]
    Y = [5,6,7,8]
    Z = np.random.randint(0, 1000, 16) # 生成16个随机整数
    # meshgrid把X和Y变成平方长度,比如原来都是4,经过meshgrid和ravel之后,长度都变成了16,因为网格点是16个
    xx, yy = np.meshgrid(X, Y)  # 网格化坐标
    X, Y = xx.ravel(), yy.ravel()  # 矩阵扁平化
    # 设置柱子属性
    height = np.zeros_like(Z) # 新建全0数组,shape和Z相同,据说是图中底部的位置
    width = depth = 0.3 # 柱子的长和宽
    # 颜色数组,长度和Z一致
    c = ['r']*len(Z)
    # 开始画图,注意本来的顺序是X, Y, Z, width, depth, height,但是那样会导致不能形成柱子,只有柱子顶端薄片,所以Z和height要互换
    ax.bar3d(X, Y, height, width, depth, Z,  color=c, shade=False)  # width, depth, height
    ax.set_xlabel('X')
    ax.set_ylabel('Y')
    ax.set_zlabel('Z')
    plt.show()

     

    效果:

     

    常见报错:ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape

    原因:就是X, Y, Z的个数对不上。X的个数和Y的个数要相等(比如都为N个),Z的个数为N^2

    解决:调整X, Y, Z数组的长度

     

    展开全文
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    万次阅读 多人点赞 2019-06-25 13:26:47
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    千次阅读 2020-12-21 19:48:48
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    千次阅读 2020-10-22 11:14:20
    本机安装的是annaconda的python3.7版本。在下载bar-chart-race出现错误,certifi 2018.8.24为旧版本并且无法卸载。 Found existing installation: certifi 2018.8.24 Cannot uninstall ‘certifi’. It is a ...
  • 这是一个用于状态栏的 Python 类。 可以在找到更多详细信息。 先决条件 用法 调用“status_bar”以查看示例用法。 注释应该解释各种调用在做什么。 作者 这段代码的原作者是 James Mnatzaganian。 有关联系信息以及...
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空空如也

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