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  • 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...

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    编者按

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    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。

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

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  • 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。代码如下:#柱状图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltC1 = '#99CCFF'#C2 = '#CCFFFF'C2 = '#CCCCFF...

    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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  • 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。
  • 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。
  • 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使用,如 ...matplotlib绘制折线图 绘制一条折线的折线图 # -*- c...

    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。 它也可以和图形工具包一起使用,如 PyQtwxPython
    • 安装Matplotlib库命令:在cmd命令窗口输入pip install matplotlib

    matplotlib绘制折线图

    1. 绘制一条折线的折线图
    # -*- coding:utf-8 -*-
    import matplotlib
    import matplotlib.pyplot as plt
    # 处理乱码
    matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用黑体显示中文
    x = [1, 2, 3, 4]
    y = [10, 50, 20, 100]
    # "r" 表示红色,ms用来设置*的大小
    plt.plot(x, y, "r", marker='*', ms=10, label="a")
    # plt.plot([1, 2, 3, 4], [20, 30, 80, 40], label="b")
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.xlabel("发布日期")
    plt.ylabel("小说数量")
    plt.title("80小说网活跃度")
    # upper left 将图例a显示到左上角
    plt.legend(loc="upper left")
    # 在折线图上显示具体数值, ha参数控制水平对齐方式, va控制垂直对齐方式
    for x1, y1 in zip(x, y):
        plt.text(x1, y1 + 1, str(y1), ha='center', va='bottom', fontsize=20, rotation=0)
    plt.savefig("a.jpg")
    plt.show()
    

    图形效果展示:
    在这里插入图片描述

    • 注意:savefig()是图形存储成图片show()是将图形显示出来。
    1. 绘制多条折线
    # -*- coding:utf-8 -*-
    import matplotlib
    import matplotlib.pyplot as plt
    matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用黑体显示中文
    x = [1, 2, 3, 4]
    y1 = [45, 50, 20, 100]
    y2 = [26, 10, 76, 25]
    y3 = [11, 66, 55, 88]
    y4 = [69, 50, 35, 100]
    plt.plot(x, y1, marker='*', ms=10, label="a")
    plt.plot(x, y2, marker='*', ms=10, label="b")
    plt.plot(x, y3, marker='*', ms=10, label="c")
    plt.plot(x, y4, marker='*', ms=10, label="d")
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.xlabel("发布日期")
    plt.ylabel("小说数量")
    plt.title("80小说网活跃度")
    plt.legend(loc="upper left")
    # 在折线图上显示具体数值, ha参数控制水平对齐方式, va控制垂直对齐方式
    for y in [y1, y2, y3, y4]:
        for x1, yy in zip(x, y):
            plt.text(x1, yy + 1, str(yy), ha='center', va='bottom', fontsize=20, rotation=0)
    plt.savefig("a.jpg")
    plt.show()
    

    图形效果展示:
    在这里插入图片描述

    matplotlib绘制柱状图

    1. 绘制普通柱状图
    # -*- coding:utf-8 -*-
    import matplotlib
    import matplotlib.pyplot as plt
    matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用黑体显示中文
    # 构建数据
    x = [1, 2, 3, 4]
    y = [450, 500, 200, 1000]
    # 绘图
    plt.bar(x=x, height=y, label='书库大全', color='steelblue', alpha=0.8)
    # 在柱状图上显示具体数值, ha参数控制水平对齐方式, va控制垂直对齐方式
    for x1, yy in zip(x, y):
        plt.text(x1, yy + 1, str(yy), ha='center', va='bottom', fontsize=20, rotation=0)
    # 设置标题
    plt.title("80小说网活跃度")
    # 为两条坐标轴设置名称
    plt.xlabel("发布日期")
    plt.ylabel("小说数量")
    # 显示图例
    plt.legend()
    plt.savefig("a.jpg")
    plt.show()
    

    图形效果展示:
    在这里插入图片描述

    1. 绘制多组柱状图
    # -*- coding:utf-8 -*-
    import matplotlib
    import matplotlib.pyplot as plt
    matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用黑体显示中文
    # 构建数据
    x = ['2015', '2016', '2017', '2018', '2019']
    y1 = [4500, 5000, 2000, 7000, 10000]
    y2 = [5200, 7000, 5000, 9000, 11000]
    # 绘图
    plt.bar(x=x, height=y1, label='python', color='steelblue', alpha=0.8)
    plt.bar(x=x, height=y2, label='java', color='indianred', alpha=0.8)
    # 在柱状图上显示具体数值, ha参数控制水平对齐方式, va控制垂直对齐方式
    for x1, yy in zip(x, y1):
        plt.text(x1, yy + 1, str(yy), ha='center', va='bottom', fontsize=20, rotation=0)
    for x1, yy in zip(x, y2):
        plt.text(x1, yy + 1, str(yy), ha='center', va='bottom', fontsize=20, rotation=0)
    # 设置标题
    plt.title("python与java图书对比")
    # 为两条坐标轴设置名称
    plt.xlabel("年份")
    plt.ylabel("销量")
    # 显示图例
    plt.legend()
    plt.savefig("a.jpg")
    plt.show()
    

    图形效果展示:
    在这里插入图片描述

    1. 绘制柱状图的条柱并列显示
    # -*- coding:utf-8 -*-
    import numpy as np
    import matplotlib
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用黑体显示中文
    # 构建数据
    x = ['2015', '2016', '2017', '2018', '2019']
    y1 = [4500, 5000, 2000, 7000, 10000]
    y2 = [5200, 7000, 5000, 9000, 11000]
    bar_width = 0.3
    # 将X轴数据改为使用range(len(x_data), 就是0、1、2...
    plt.bar(x=range(len(x)), height=y1, label='python', color='steelblue', alpha=0.8, width=bar_width)
    # 将X轴数据改为使用np.arange(len(x_data))+bar_width,
    # 就是bar_width、1+bar_width、2+bar_width...这样就和第一个柱状图并列了
    plt.bar(x=np.arange(len(x)) + bar_width, height=y2, label='java', color='indianred', alpha=0.8, width=bar_width)
    # 在柱状图上显示具体数值, ha参数控制水平对齐方式, va控制垂直对齐方式
    for x1, yy in enumerate(y1):
        plt.text(x1, yy + 1, str(yy), ha='center', va='bottom', fontsize=20, rotation=0)
    for x1, yy in enumerate(y2):
        plt.text(x1 + bar_width, yy + 1, str(yy), ha='center', va='bottom', fontsize=20, rotation=0)
    # 设置标题
    plt.title("python与java对比")
    # 为两条坐标轴设置名称
    plt.xlabel("年份")
    plt.ylabel("销量")
    # 显示图例
    plt.legend()
    plt.savefig("a.jpg")
    plt.show()
    

    图形效果展示:
    在这里插入图片描述

    matplotlib绘制柱线混合图

    1. 绘制柱线混合图
    # -*- coding:utf-8 -*-
    import matplotlib
    import matplotlib.pyplot as plt
    matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用黑体显示中文
    # 构建数据
    x = [2, 4, 6, 8]
    y = [450, 500, 200, 1000]
    # 绘图
    plt.bar(x=x, height=y, label='书库大全', color='steelblue', alpha=0.8)
    # 在柱状图上显示具体数值, ha参数控制水平对齐方式, va控制垂直对齐方式
    for x1, yy in zip(x, y):
        plt.text(x1, yy + 1, str(yy), ha='center', va='bottom', fontsize=20, rotation=0)
    # 设置标题
    plt.title("80小说网活跃度")
    # 为两条坐标轴设置名称
    plt.xlabel("发布日期")
    plt.ylabel("小说数量")
    # 显示图例
    plt.legend()
    # 画折线图
    plt.plot(x, y, "r", marker='*', ms=10, label="a")
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.legend(loc="upper left")
    plt.savefig("a.jpg")
    plt.show()
    

    图形效果展示:
    在这里插入图片描述

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  • 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 ...

    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 as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from IPython.display import display
    plt.style.use('fivethirtyeight') #设置图像风格样式
    import seaborn as sns
    sns.set_style({'font.sans-serif':['simhei','Arial']}) #设置字体样式,防止后面画图时中文字体显示出现问题
    %matplotlib inline 

    这里先随机生成一组30x2的数据,大概1000左右量级

    data=pd.DataFrame(np.random.rand(30,2)*1000,#这里表示随机生成30行数据,有两列,1000左右的量级
                      columns=['A_sale','B_sale'],
                      index=pd.period_range('2019-8-1','2019-8-30'))
    data

    查看前10行,看看随机生成的数据

    现在来绘制AB产品销量的折线图

    data.plot(kind='line',
              style='--o',
              figsize=(20,5),
              title='AB产品销量对比---折线图')

    画出的图形如下:

    试试柱状图,把代码kind='line'中的‘line’改成‘bar’,去掉线的样式就行了

    data.plot(kind='bar',
              figsize=(20,5),
              title='AB产品销量对比---柱状图')

    效果如下:

    如果要看AB产品销量之间的差值,那就可以先算出AB销量之间的差值,再进行可视化

    下面代码利用plt.axhline()设置了参考线

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  • 首先在build.gradle 里面添加依赖 compile ‘com.github.PhilJay:MPAndroidChart:v3.0.1’ 然后在布局里引用想展示的图表类型柱状图 android:id="@+id/barChart1" android:layout_w

空空如也

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对比柱状图和对比折线图