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  • 对比柱状图和对比折线图
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    2020-11-23 19:28:42

    Python matplotlib:使用matplotlib绘制--柱状图和折线图的组合。

    废话不多说,直接上效果图和代码。

    b7e3a7ef6ada4d209ac6b0c7f3210643

    代码如下:

    #柱状图

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    C1 = '#99CCFF'

    #C2 = '#CCFFFF'

    C2 = '#CCCCFF'

    C3 = "#6699CC"

    AAA = [227.74,165.24,146.42]

    BBB = [234.78,188.48,158.94]

    CCC = [284.83,200.33,162.23]

    #CNN_RLSTM = [0.9016,0.8636,0.9435]

    #x = ['REST','LAPT','AUTO']

    x = np.arange(3) #总共有几组,就设置成几,我们这里有三组,所以设置为3

    total_width, n = 0.8, 3 # 有多少个类型,只需更改n即可,比如这里我们对比了四个,那么

    #就把n设成4

    width = total_width / n

    x = x - (total_width - width) / 2

    '''

    #plt.bar用于绘制柱状图

    plt.bar(x, AAA, color = C2,width=width,label='AAA ') ###或者color C2可以换成默认

    plt.bar(x + width, BBB, color = C1,width=width,label='BBB')

    plt.bar(x + 2 * width, CCC , color = C3,width=width,label='CCC')

    '''

    ###或者color C2可以换成默认

    plt.bar(x, AAA, color = 'r',width=width,label='AAA ') ###或者color C2可以换成默认

    plt.bar(x + width, BBB, color = 'y',width=width,label='BBB')

    plt.bar(x + 2 * width, CCC , color = 'k',width=width,label='CCC')

    #plt.bar(x + 3 * width, CNN_RLSTM , color = "g",width=width,label='CNN-RLSTM')

    plt.xlabel("LUT")

    plt.ylabel("Energy(KWh)")

    plt.legend(loc = "best")

    plt.xticks([0,1,2],['0.1','0.2','0.3'])

    my_y_ticks = np.arange(120, 300, 50)

    plt.ylim((150, 300))

    plt.yticks(my_y_ticks)

    AAA_plot = [2*0.16325,2* 0.13622, 2*0.11936]

    BBB_plot = [2*0.1752, 2*0.14554,2*0.13491]

    CCC_plot = [2*0.15599, 2*0.15473, 2*0.1956]

    ax2 = plt.twinx() # 用于绘制双Y轴,重点。

    '''

    ax2.plot(x + width, AAA_plot, color=C2)

    ax2.plot(x + width, BBB_plot, color=C1)

    ax2.plot(x + width, CCC_plot, color=C3)

    '''

    # 折线也可换颜色

    ax2.plot(x + width, AAA_plot, color='r')

    ax2.plot(x + width, BBB_plot, color='y')

    ax2.plot(x + width, CCC_plot, color='k')

    ax2.set_ylim([0, 0.4])

    my_y_ticks = np.arange(0, 0.4, 0.1)

    plt.ylim((0, 0.4))

    plt.yticks(my_y_ticks)

    plt.show()

    # 大功告成,谢谢观看。

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  • 该文档是用于介绍echarts图形中的柱状图和折线图混合示例,因为官方文档事例中有,这里介绍的是柱状图折线图Y轴上下对应,折线图正常显示,柱状图倒立展示,共用一个X轴的比较图例情况。
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    编者按

    科研人SCI由洪堡学者,香港大学,中科院等多单位的博士团队联合打造,专注于科研论文写作和科研咨询,欢迎大家点击上方蓝字科研人SCI关注我们。

    SCI论文写作中折线图和柱状图的区别

    在SCI论文写作中,描述实验数据的时候我们常常会遇到选择使用柱状图还是折线图的问题。那么我们应该如何选择呢?首先我们必须清楚的是,折线图的横坐标必须是有递减关系的,比如时间的变化,浓度的变化,温度的变化等等。也就是说明纵坐标Y值是随着横坐标X的一种变化趋势,是不同时间点(温度等)的结果的连线。折线图的目的是为了让读者非常清楚的看到实验结果随着某个参数变化的趋势和走向。为的是突出和直观显示出某个重要参数对结果的影响。而柱状图的横坐标是相互独立的,比如几组独立的对照实验,不同样品之间的比较,与其他文献结果的比较等。 也就是说明 纵坐标Y 值是随着相对独立的横坐标X的一个结果,不同Y值没有相互的必然联系和递进关系 ,是不同的实验结果 。

           柱状图的目的是为了让读者非常清楚的对比不同实验的结果。为的是突出和直观显示出某个实验结果的优越性。

    eda86da26ef4d1d64a4f13ac2d51ed54.png

    图片来源:https://www.elsevier.com/connect/11-steps-to-structuring-a-science-paper-editors-will-take-seriously

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  • 百度开源图表插件Echarts示例。包含柱状图和折线图在一块的调用示例。
  • 作为EXCEL中非常重要的功能,今天给大家介绍一个柱形图和折线图的组合图案例。如下图数据源,是某一时间段6个销售员工的销售数据。现在需要在柱形图上显示销售数据的平均线,并让大于平均值和小于平均值的数据显示...

    950909c7158ba757f566b7f103852332.png

    在这个信息过度传播的时代,老板已经不再有耐心看表格里长篇大论的数据,而图表凭借它生动形象、直观易懂的特点,已经逐渐获得职场人的青睐。它能够直观地展示数据,并帮助分析数据和对比数据。作为EXCEL中非常重要的功能,今天给大家介绍一个柱形图和折线图的组合图案例。

    如下图数据源,是某一时间段6个销售员工的销售数据。现在需要在柱形图上显示销售数据的平均线,并让大于平均值和小于平均值的数据显示不同的颜色。并且当数据变动的时候,平均值和数据系列都会随之变动。

    671cdeaa92a339fb4ea69c5260435036.png

    第一步 插入柱形图

    选择数据源,点击“插入”选项卡下,“图表”组里“插入柱形图或条形图”里的簇状柱形图。

    38d4a3516016b676be1d735c3a885a4d.png

    fa52e9bbf60f356eddd6d61ede5fb340.png

    小技巧:

    每次点击图表的时候,上方选项卡最右侧就会出现“图表工具”,下方有“设计”和“格式”两个选项卡。这个选项卡只有点击图表时才出现。

    7016b7ce33b798a22cf1e515e2b0277b.png

    图表区域有很多元素,当需要修改图表中某个元素时,双击该元素,右侧就能调出设置格式选项卡。

    b5efb10c397a0af6ee1ff81b76187a19.png

    第二步 添加平均线

    创建一列辅助数据,写在C列,公式是=AVERAGE($B$2:$B$7),求出这列数据的平均值。这样当数据有变动的时候,平均值也能跟着变动。

    6f62cd9199528669fe96000b0052dc4f.png

    在图表上单击右键—选择数据。

    de5b91cb28700c8cadd92889677e3f86.png

    在“图表数据区域”里,把这列平均值也添加进来。

    eb78f7ae5ba51618f80dab2e75cb1960.png

    点击“图表工具”下方“设计”选项卡下,“类型”组里的“更改图表类型”。

    ab2127a0bea893e45ed4677255fac83f.png

    在更改图表类型窗口,“所有图表”下方选择“组合”,修改平均值图表系列的图表类型为“折线图”,勾选次坐标轴。

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    由于折线图显示在次纵坐标轴上,为了让它的数据间距与主纵坐标轴保持一致,双击次纵坐标轴调出“设置坐标轴格式”选项卡。

    793790f3dcc8bbe983585c257ab4536e.png

    修改坐标轴选项卡下方的“坐标轴选项”,边界最大值改成和主纵坐标轴一样为2500。

    618bbe389c2d73dd608e1ab6c16387be.png

    点击坐标轴选项下方“标签”,坐标标签位置选择“无”。

    281a5f4fd2692cb88f687b3e2f2fdfda.png

    此时我们会看到平均线的起始和终止位置都是在柱形图中间,那怎样把这条线延长到跟坐标轴一致呢?由于折线图是绘制在次坐标轴的,所以先把这个横坐标轴调出来。

    点击“图表工具”下方“设计”选项卡下,“图表布局”组里的“添加图表元素”,添加坐标轴—--次要横坐标轴。

    e02337ab4ddf032017cc9a212473bc88.png

    次要横坐标轴就显示在图表上方。

    863f31b2eda3690d83f4656e3b759fdb.png

    双击次要横坐标轴,选择对话框下方“坐标轴选项”,设置坐标轴位置“在刻度线上”。

    再选择下方“标签”,坐标标签位置选择“无”,把次要横坐标轴隐藏。

    c241a0f58a4a21f1e33a1c5fa816fff1.png

    完成效果如图:

    7bd4ae3fe982c70dc8d2173bd92095ff.png

    第三步 设置不同系列

    由于我们需要柱形图根据数据和平均值的比较而显示不同的颜色,所以要创建一列辅助数据,写在D列,公式是=IF(B2>C2,0,B2),如果B列数据大于平均值,显示为0,否则为原值。

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    在图表上单击右键—选择数据。

    d268697b8ec873b75d6a731667a67537.png

    在“图表数据区域”里,添加这列辅助列。

    05671bbf97c25620622fb0d5b4fa8fe3.png

    点击“图表工具”下方“设计”选项卡下,“类型”组里的“更改图表类型”。

    ab2127a0bea893e45ed4677255fac83f.png

    在更改图表类型窗口,“所有图表”下方选择“组合”,修改辅助列图表系列的图表类型为“簇状柱形图”。

    4fd4e162c209720dbc7f0a9c8c5041bd.png

    双击辅助列数据系列。

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    在“设置数据系列格式”下设置“系列重叠”为100%。

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    最后可以套用“设计”选项卡下的“图表样式”选择一个喜欢的样式就可以了。

    32bfc3e35b8e3e7b9063426f6307a1f8.png

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    大家学会这种方法了吗?我们制作图表时,若不能直接达到我们想要的效果,可以转换思路,比如今天的案例,就是通过增加辅助列并将图形重合的方式,达到在平均线上、下柱形图显示不同颜色的效果。

    ****部落窝教育-Excel柱形图和折线图的组合****

    原创:夏雪/部落窝教育(未经同意,请勿转载)

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  • pyecharts制作柱状图和折线图

    千次阅读 2020-07-23 19:30:13
    图表 数据分析工作,离不开图表的展示。有时候表展示的数据更加清晰,有时候...比如这次遇到这样的需求:分析一下2020年数据与2019年同期数据的对比分析工作,数据大概如下,一列日期,一列数据。(案例数据用excel

    图表

    数据分析工作,离不开图表的展示。有时候表展示的数据更加清晰,有时候图绘制的形状更加直观。

    最常用的办公工具Excel就是不错的选择,但是自动化比较难。

    现在数据分析常用的编程语言是python,所以推荐一款用来绘制交互图的工具——pyecharts

    pyecharts将python和echarts结合在一起,使得数据分析的结果展示更加方便,更加美观。

    数据准备

    比如这次遇到这样的需求:分析一下2020年数据与2019年同期数据的对比分析工作,数据大概如下图,一列日期,一列数据。(案例数据用excel随机生成),数据截止到2020-06月份。

    数据

    数据清洗

    1、要求对比2020年数据和2019年同月份的数据,这就需要有两个月份列表,如下:

    last_year_month = ['2019-01', '2019-02', '2019-03', '2019-04', '2019-05', '2019-06',]
    now_year_month = ['2020-01', '2020-02', '2020-03', '2020-04', '2020-05', '2020-06']
    # 下面代码可以自动生成上面的列表数据
    
    

    但是这样不“智能”,每个月都需要手动加一下,虽然简单但是麻烦。

    所以需要用代码自动生成两个对比的月份列表,我写的比较麻烦,应该有更简单的办法,我还没有找到。先这样写吧。

    import datetime
    now_year = datetime.datetime.now().year
    now_month = datetime.datetime.now().month
    now_year_month = []
    last_year_month = []
    for m in range(1,now_month):
        if m < 10:
            now_year_month.append("{0}-0{1}".format(str(now_year),str(m)))
            last_year_month.append("{0}-0{1}".format(str(now_year-1),str(m)))
        else:
            now_year_month.append("{0}-{1}".format(str(now_year),str(m)))
            last_year_month.append("{0}-{1}".format(str(now_year-1),str(m)))
    

    2、对比的日期列表现在有了,但是图表应该如何展示?思来想去,最终决定——用月份做横坐标,数据作为纵坐标,将2019年和2020年的柱状图、折线图展示在图表中。

    初期柱状图效果如下:

    pyecharts柱状图

    在pyecharts1.8.0以上版本,可以直接将柱状图转为折线图。

    折线图效果如下:

    pyecharts折线图

    其中,两条虚线表示对应的平均值。

    版本V1制作过程

    版本V1要求对比同期的数据即可。

    具体步骤如下:

    1、将“日期”拆分为“年份”和“月份”

    df["年份"] = df["日期"].map(lambda x:str(int(x.split("-")[0]))+"年" if pd.notnull(x) else np.nan)
    df["月份"] = df["日期"].map(lambda x:str(int(x.split("-")[1]))+"月" if pd.notnull(x) else np.nan)
    

    2、筛选对应的数据,为了保证数据按照时间排好序,需要用sort_values将数据排序

    # 柱状图与折线图表示
    last_year_df = df[df["日期"].isin(last_year_month)].sort_values(by="日期")
    now_year_df = df[df["日期"].isin(now_year_month)].sort_values(by="日期")
    

    3、用pyecharts画图

    pyecharts图表教程有很多实例,只需要修改一下数据就可以完成很漂亮的交互式图表。

    from pyecharts.charts import Line, Grid
    from pyecharts import options as opts
    # V1版本
    def bar_line(subtitle_text=None):
        x = now_year_df["月份"].astype(str).tolist()
        y1 = last_year_df['数据'].tolist()
        y2 = now_year_df['数据'].tolist()
        bar = (
            Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="500px",bg_color="white"))
               .add_xaxis(x)
               .add_yaxis(
                   '2019年数据', y1, color="rgba(51,75,92,1)",
                   markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(name="均值",type_="average")]),
                )
               .add_yaxis(
                   '2020年数据', y2, color="rgba(194,53,49,1)",
                   markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(name="均值",type_="average")]),
               )
            .set_global_opts(
                title_opts=opts.TitleOpts(title='同期数据对比',subtitle=subtitle_text),
                toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),
                legend_opts=opts.LegendOpts(orient='vertical', pos_right='1%', pos_top='20%'),
                xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=0)),
                )
            )
        grid = (Grid(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="500px",bg_color="white"))
                .add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="15%"))
                )
        return grid
    v1 = bar_line(subtitle_text="数据随机生成")
    v1.render_notebook()
    

    版本V2制作过程

    版本V2需要在图表上加上“阀值线”,以及展示同期下一个月的数据。比如:现在是2020-06,展示的数据要加上2019-07的数据。

    1、加上同期下一个月的数据

    import datetime
    now_year = datetime.datetime.now().year
    now_month = datetime.datetime.now().month
    now_year_month = []
    last_year_month = []
    for m in range(1,now_month):
        if m < 10:
            now_year_month.append("{0}-0{1}".format(str(now_year),str(m)))
            last_year_month.append("{0}-0{1}".format(str(now_year-1),str(m)))
        else:
            now_year_month.append("{0}-{1}".format(str(now_year),str(m)))
            last_year_month.append("{0}-{1}".format(str(now_year-1),str(m)))
    # 将下一期的数据添加上去
    if 10<now_month<=11:
        last_year_month.append("{0}-{1}".format(str(now_year-1),str(now_month)))
    elif now_month == 12:
        pass
    else:
        last_year_month.append("{0}-0{1}".format(str(now_year-1),str(now_month)))
    

    2、修改画图代码

    # 版本1
    def bar_line(subtitle_text=None):
        # 横坐标用去年的月份
        x = last_year_df["月份"].astype(str).tolist()
        y1 = last_year_df['数据'].tolist()
        y2 = now_year_df['数据'].tolist()
    
        bar = (
            Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="500px",bg_color="white"))
               .add_xaxis(x)
               .add_yaxis(
                   '2019年数据', y1, color="rgba(51,75,92,1)",
                   markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[
                       opts.MarkLineItem(name="均值",type_="average"),
                       # 加上阀值线
                       opts.MarkLineItem(name="阀值",y=3000),
                   ]),
                )
               .add_yaxis(
                   '2020年数据', y2, color="rgba(194,53,49,1)",
                   markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[
                       opts.MarkLineItem(name="均值",type_="average"),
                       # 加上阀值线
                       opts.MarkLineItem(name="阀值",y=3000)
                   ]),
               )
            .set_global_opts(
                title_opts=opts.TitleOpts(title='同期数据对比',subtitle=subtitle_text),
                toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),
                legend_opts=opts.LegendOpts(orient='vertical', pos_right='1%', pos_top='20%'),
                xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=0)),
                )
            )
        grid = (Grid(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="500px",bg_color="white"))
                .add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="15%"))
                )
        return grid
    v2 = bar_line(subtitle_text="数据随机生成")
    v2.render_notebook()
    

    效果图如下:

    pyecharts柱状图

    结论

    如果你的工作也需要画图,那么pyecharts就是一个很不错的工具,pyecharts官网的教程十分详细,建议阅读方式:先看案例,如果需要修改内容在看详细教程。

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    千次阅读 2021-12-10 14:41:53
    单击“可视化”窗格中的“折线和堆积柱形图”图标, 在画布区域会出现折线和堆积柱形图的模板, 由于没有填入数据, 因此折线和堆积柱形图是灰色的。 2.在“字段”窗格中勾选“话务员工号”“话务员级别”“入职...
  • 使用matplotlib绘制折线图柱状图,柱线混合图

    万次阅读 多人点赞 2019-08-31 21:54:49
    matplotlib介绍 Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以图形工具包一起...matplotlib绘制折线图 绘制一条折线的折线图 # -*- c............
  • 四步教你在excel柱形图上添加折线图

    千次阅读 2021-07-14 00:43:47
    相信很多小伙伴都已经知道如何建立Excel柱形图,但对于在excel柱形图上添加折线图大家又会不会呢?在excel柱形图上添加折线图能让我们的图表更加清晰,而且这还是一个提问率非常高的Excel图表问题,今天小编就以实例...
  • JpGraph是开源的PHP统计图表生成库,基于PHP的GD2图形库构建,把生成统计的相关操作封装,隐藏了部分复杂的操作,使在PHP页面上输出统计图表变得更加容易。JpGraph的官方网站为:http://jpgraph.net,开发者可以在...
  • 所谓对比分析就是两个相互联系的指标进行比较 下面用例子说明,首先导入库,别名 因为我用的是jupyter notebook,后面需要用matplotlib画图,所以要加上%matplotlib inline import pandas as pd import nummpy ...
  • 今天我们来分享一下如何制作可以看到当年销售额上年销售额对比情况,同时还能看到当年目标额完成情况的图表。如下动态所示,灰色部分为去年各月销售额,蓝色部分为19年各月销售额,蓝框白底部分为19年目标销售额...
  • Excel图表的作用非常重要,...如上图所示,我们需要通过每款产品的销量转化率做柱状图来展示数据对比。因为销量是百分数,转化率是百分比,所以数据维度上面两组数据相差很大。通过这两组差异数据如果只是做柱状图...
  • 柱形图是数据分析中常用的图表,主要用于对比、展示趋势、描述等,柱形图虽然简单,但要将其用于不同的场合对数据的要求、布局、配色、分类间距、主要刻度线、以及变形图表的处理技巧,不是那么容易把握的。...
  • 下面就来介绍一种比较简单的Word折线图制法。Word做折线图方法步骤如下:1. 打开Word,点“插入”——“图表”,弹出插入图表对话框。2. 在插入图表对话框内,我们可以看到有很多类型的图表,这里我们选择“XY散点图...
  • C# 制作柱形对比图,折线图, 扇形图,网上找的资料整理了一下,希望对大家有用。
  • Origin: 双Y轴 | 柱状图 | 折线图 | 垂线散点图的结合绘制 多图层参数设置
  • Excel折线图面积图模板-2017年不同地区销量对比Excel图表(1)
  • Power bi 3.11 折线和簇状柱形图

    千次阅读 2021-12-10 14:55:27
    单击“可视化”窗格中的“折线和簇状柱形图”图标, 在画布区域会出现折线和簇状柱形图的模板, 由于没有填入数据, 因此折线和簇状柱形图是灰色的。 2.在“字段”窗格中勾选“话务员工号”“话务员级别”“入职...
  • echart实现堆叠柱状图折线混合,图例显示类别,双坐标轴
  • Pygal 同样支持各种不同的数据图,比如饼图、折线图...折线图折线图柱状图很像,它们只是表现数据的方式不同,柱状图使用条柱代表数据,而折线图则使用折线点来代表数据。因此,生成折线图的方式与生成柱状图的方...
  • 2.拖出柱形图:首先,将日期字段拖到列并选择月,其次将度量销售额字段拖到行,最后将维度指标字段放到颜色标记卡中 3.写计算字段:写一个关于增长率的字段,注意时间要选择本期这一年,并且将字段拖至行,标记里改成...
  • 使用python的matplotlib(pyplot)画折线图和柱状图

    万次阅读 多人点赞 2018-02-02 16:29:07
    使用python的matplotlib(pyplot)画折线图和柱状图 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;今天帮师兄赶在deadline之前画论文的图,现学现卖很是刺激,现把使用...
  • (*^▽^*)拉登老师经常提到一句话:我们在做 Excel 时遇到的问题,多半是表格没有设计好。那些各种复杂的公式,都是在弥补表格设计上...问题描述:之前公司设计的质量数据报表,是品质改善会议的材料,主要议题。但...
  • 同比增长率 plt.figure(figsize=(8, 140)) plt.subplot(111) bar_width = 0.4 # 设置柱状高度 # 在主坐标轴绘制柱形图 plt.bar(x, y1, bar_width, label="2022年") plt.bar(x+str(bar_width), y2, bar_width, label=...
  • 这种图形包含了数据的对比(并列柱状图),还可以表示严重度(折线图),最后还能清晰地将对应的数据展示出来(数据图表),整体图形呈现了很丰富的信息,使用python制作的图形如下 2 数据准备 需要知道每年的事故...
  • 示例图片地址:http://blog.csdn.net/ink_s/article/details/69371735 运用时在历史记录添加数据
  • matplotlib折线图柱状图绘制在一起

    千次阅读 2021-06-08 16:43:41
    fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.grid(axis="y",linestyle='-.') plt.xticks(fontsize=15) plt.title('销售收入与边际利润率的对比图',fontsize=20) # 画柱形图 ax1 = fig.add_subplot(111) ax1.set_ylim([0...

空空如也

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对比柱状图和对比折线图