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Python数据可视化:如何创建柱状图
2020-08-14 16:55:57一图胜千言,使用Python的matplotlib库,可以快速创建高质量的图形...本文主题是如何用Matplotlib创建柱状图。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.style.use("ggplot") 1.一图胜千言,使用Python的matplotlib库,可以快速创建高质量的图形。
我们团队推出一个新的系列教程:Python数据可视化,针对初级和中级用户,将理论和示例代码相结合,分别使用matplotlib, seaborn, plotly等工具实现可视化。
本文主题是如何用Matplotlib创建柱状图。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.style.use("ggplot")
1. 基础柱状图
柱状图(bar chart): 用长方形(柱子)的长度表示数值的统计图表,又称为条形图。柱状图常用来对比两个以上的数值,适用于较小的数据集。
Matplotlib创建柱状图的接口:
- x: 柱子的x轴坐标
- height: 柱子高度,y轴坐标
- width: 柱子宽度,默认0.8
- bottom: 柱子底部的y轴坐标,默认为0
- align: 柱子与x轴坐标的对齐方式,默认’center’
- color: 柱子颜色
- orientation: 柱子方向,‘horizontal’ or ‘vertical’
bar()默认创建垂直柱状图,barh()可创建水平柱状图,原理基本一致。
# 虚拟数据 x = ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H"] y = [150, 85.2, 65.2, 85, 45, 120, 51, 64] # 柱状图和散点图不同,散点图的(x,y)均为数值变量 # 柱状图的x轴显示分类变量,有两种处理方式 # 方式1:自己创建x轴坐标,并提供对应的标签 # 方式2:让Matplotlib自动完成映射 # 方式1 # xticks = np.arange(len(x)) # 每根柱子的x轴坐标 # xlabels = x # 每根柱子的标签 # fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7)) # ax.bar(x=xticks, height=y, tick_label=xlabels) # 方式2(推荐) fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7)) ax.bar(x=x, height=y) ax.set_title("Simple Bar Plot", fontsize=15)
2. 调整样式
Matplotlib创建图表的优势在于,用户可以定制每一个细节,接下来调整柱状图的样式,包括改变柱子的宽度,对齐方式和颜色,以及如何把数值添加到图表中。
x = ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H"] y = [150, 85.2, 65.2, 85, 45, 120, 51, 64] fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7)) ax.bar( x=x, # Matplotlib自动将非数值变量转化为x轴坐标 height=y, # 柱子高度,y轴坐标 width=0.6, # 柱子宽度,默认0.8,两根柱子中心的距离默认为1.0 align="center", # 柱子的对齐方式,'center' or 'edge' color="grey", # 柱子颜色 edgecolor="red", # 柱子边框的颜色 linewidth=2.0 # 柱子边框线的大小 ) ax.set_title("Adjust Styles of Bar plot", fontsize=15) # 一个常见的场景是:每根柱子上方添加数值标签 # 步骤: # 1. 准备要添加的标签和坐标 # 2. 调用ax.annotate()将文本添加到图表 # 3. 调整样式,例如标签大小,颜色和对齐方式 xticks = ax.get_xticks() for i in range(len(y)): xy = (xticks[i], y[i] * 1.03) s = str(y[i]) ax.annotate( s=s, # 要添加的文本 xy=xy, # 将文本添加到哪个位置 fontsize=12, # 标签大小 color="blue", # 标签颜色 ha="center", # 水平对齐 va="baseline" # 垂直对齐 )
3. 堆积柱状图
有时候想在同一根柱子上显示两个不同的数值,即所谓堆积柱状图(stacked bar chart)。
假设一个场景,有6家门店,每家门店都销售三种产品,用堆积柱状图显示每家门店三种产品的销量。
shops = ["A", "B", "C", "D", "E", "F"] sales_product_1 = [100, 85, 56, 42, 72, 15] sales_product_2 = [50, 120, 65, 85, 25, 55] sales_product_3 = [20, 35, 45, 27, 55, 65] fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7)) # 先创建一根柱子,显示第一种产品的销量 ax.bar(shops, sales_product_1, color="red", label="Product_1") # 第二根柱子“堆积”在第一根柱子上方,通过'bottom'调整,显示第二种产品的销量 ax.bar(shops, sales_product_2, color="blue", bottom=sales_product_1, label="Product_2") # 第三根柱子“堆积”在第二根柱子上方,通过'bottom'调整,显示第三种产品的销量 ax.bar(shops, sales_product_3, color="green", bottom=np.array(sales_product_2) + np.array(sales_product_1), label="Product_3") ax.set_title("Stacked Bar plot", fontsize=15) ax.set_xlabel("Shops") ax.set_ylabel("Product Sales") ax.legend()
4. 分组柱状图
分组柱状图的原理跟堆积柱状图类似,但柱子不再是堆叠在一起,而是在相同的X轴标签上分成几根更窄的柱子,这些柱子都属于同一个组。
沿用上面的案例。
shops = ["A", "B", "C", "D", "E", "F"] sales_product_1 = [100, 85, 56, 42, 72, 15] sales_product_2 = [50, 120, 65, 85, 25, 55] sales_product_3 = [20, 35, 45, 27, 55, 65] # 创建分组柱状图,需要自己控制x轴坐标 xticks = np.arange(len(shops)) fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7)) # 所有门店第一种产品的销量,注意控制柱子的宽度,这里选择0.25 ax.bar(xticks, sales_product_1, width=0.25, label="Product_1", color="red") # 所有门店第二种产品的销量,通过微调x轴坐标来调整新增柱子的位置 ax.bar(xticks + 0.25, sales_product_2, width=0.25, label="Product_2", color="blue") # 所有门店第三种产品的销量,继续微调x轴坐标调整新增柱子的位置 ax.bar(xticks + 0.5, sales_product_3, width=0.25, label="Product_3", color="green") ax.set_title("Grouped Bar plot", fontsize=15) ax.set_xlabel("Shops") ax.set_ylabel("Product Sales") ax.legend() # 最后调整x轴标签的位置 ax.set_xticks(xticks + 0.25) ax.set_xticklabels(shops)
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bootstrap如何创建柱状图_实战PyQt5: 162-使用堆积柱状图显示温度信息
2021-01-10 12:59:48温度记录示例演示如何创建一个带负值的柱状图,来形象地显示温度信息。首先,创建两个柱状图,并添加数据,其中一组代表最低温度,另一组代表最高温度。low=QBarSet('最低')high=QBarSet('最高')low<然后将这两个...温度记录示例
演示如何创建一个带负值的柱状图,来形象地显示温度信息。
首先,创建两个柱状图,并添加数据,其中一组代表最低温度,另一组代表最高温度。
low = QBarSet('最低')high = QBarSet('最高') low <
然后将这两个序列添加到QStackedBarSeries中
barSeries = QStackedBarSeries() barSeries.append(low) barSeries.append(high)
创建图表对象,并将上面的序列添加到图表中,使用方法setAnimationOptions(QChart.SeriesAnimations)设置序列动画显示。在横坐标上使用QBarCategoryAxis来标志每个月份,纵坐标表示最低最高温度。然后创建图表视图,添加到窗口中显示出来。
代码
完整代码如下:
import sysfrom PyQt5.QtGui import QPainter, QPenfrom PyQt5.QtCore import Qtfrom PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindowfrom PyQt5.QtChart import (QChartView, QChart, QStackedBarSeries, QBarSet, QLegend, QBarCategoryAxis, QValueAxis) class DemoStackedBarSeries(QMainWindow): def __init__(self, parent=None): super(DemoStackedBarSeries, self).__init__(parent) # 设置窗口标题 self.setWindowTitle('实战 Qt for Python: 显示温度') # 设置窗口大小 self.resize(720, 480) self.createChart() def createChart(self): #创建条状单元 low = QBarSet('最低') high = QBarSet('最高') low <
运行结果如下图:
温度显示可视化示例
本文知识点
- 使用QStackedBarSeries演示温度可视化显示。
请多多关注,评论,收藏,点赞,和转发。
前一篇: 实战PyQt5: 161-QChart图表之散点图交互操作
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bootstrap如何创建柱状图_看 Netty 在 Dubbo 中如何应用
2020-12-23 08:53:59作者:莫那 鲁道cnblogs.com/stateis0/p/9062171.html目录dubbo 的 Consumer 消费者如何使用 Nettydubbo 的 Provider 提供者如何使用 Netty总结前言众所周知,国内知名框架 Dubbo 底层使用的是 Netty 作为网络通信,...点击上方“Java知音”,选择“置顶公众号”
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作者:莫那 鲁道
cnblogs.com/stateis0/p/9062171.html
目录
dubbo 的 Consumer 消费者如何使用 Netty
dubbo 的 Provider 提供者如何使用 Netty
总结
前言
众所周知,国内知名框架 Dubbo 底层使用的是 Netty 作为网络通信,那么内部到底是如何使用的呢?今天我们就来一探究竟。
1. dubbo 的 Consumer 消费者如何使用 Netty
注意:此次代码使用了从 github 上 clone 的 dubbo 源码中的 dubbo-demo 例子。
代码如下:
System.setProperty("java.net.preferIPv4Stack", "true");
ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext(new String[]{"META-INF/spring/dubbo-demo-consumer.xml"});
context.start();
// @1
DemoService demoService = (DemoService) context.getBean("demoService"); // get remote service proxy
int a = 0;
while (true) {
try {
Thread.sleep(1000);
System.err.println( ++ a + " ");
String hello = demoService.sayHello("world"); // call remote method
System.out.println(hello); // get result
} catch (Throwable throwable) {
throwable.printStackTrace();
}
}当代码执行到 @1 的时候,会调用 Spring 容器的 getBean 方法,而 dubbo 扩展了 FactoryBean,所以,会调用 getObject 方法,该方法会创建代理对象。
这个过程中会调用 DubboProtocol 实例的 getClients(URL url) 方法,当这个给定的 URL 的 client 没有初始化则创建,然后放入缓存,代码如下:
这个 initClient 方法就是创建 Netty 的 client 的。
最终调用的就是抽象父类 AbstractClient 的构造方法,构造方法中包含了创建 Socket 客户端,连接客户端等行为。
public AbstractClient(URL url, ChannelHandler handler) throws RemotingException {
doOpen();
connect();
}doOpent 方法用来创建 Netty 的 bootstrap :
protected void doOpen() throws Throwable {
NettyHelper.setNettyLoggerFactory();
bootstrap = new ClientBootstrap(channelFactory);
bootstrap.setOption("keepAlive", true);
bootstrap.setOption("tcpNoDelay", true);
bootstrap.setOption("connectTimeoutMillis", getTimeout());
final NettyHandler nettyHandler = new NettyHandler(getUrl(), this);
bootstrap.setPipelineFactory(new ChannelPipelineFactory() {
public ChannelPipeline getPipeline() {
NettyCodecAdapter adapter = new NettyCodecAdapter(getCodec(), getUrl(), NettyClient.this);
ChannelPipeline pipeline = Channels.pipeline();
pipeline.addLast("decoder", adapter.getDecoder());
pipeline.addLast("encoder", adapter.getEncoder());
pipeline.addLast("handler", nettyHandler);
return pipeline;
}
});
}connect 方法用来连接提供者:
protected void doConnect() throws Throwable {
long start = System.currentTimeMillis();
ChannelFuture future = bootstrap.connect(getConnectAddress());
boolean ret = future.awaitUninterruptibly(getConnectTimeout(), TimeUnit.MILLISECONDS);
if (ret && future.isSuccess()) {
Channel newChannel = future.getChannel();
newChannel.setInterestOps(Channel.OP_READ_WRITE);
}
}上面的代码中,调用了 bootstrap 的 connect 方法,熟悉的 Netty 连接操作。当然这里使用的是 jboss 的 netty3,稍微有点区别。当连接成功后,注册写事件,准备开始向提供者传递数据。
当 main 方法中调用 demoService.sayHello("world") 的时候,最终会调用 HeaderExchangeChannel 的 request 方法,通过 channel 进行请求。
public ResponseFuture request(Object request, int timeout) throws RemotingException {
Request req = new Request();
req.setVersion("2.0.0");
req.setTwoWay(true);
req.setData(request);
DefaultFuture future = new DefaultFuture(channel, req, timeout);
channel.send(req);
return future;
}send 方法中最后调用 jboss Netty 中继承了 NioSocketChannel 的 NioClientSocketChannel 的 write 方法。完成了一次数据的传输。
2. dubbo 的 Provider 提供者如何使用 Netty
Provider demo 代码:
System.setProperty("java.net.preferIPv4Stack", "true");
ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext(new String[]{"META-INF/spring/dubbo-demo-provider.xml"});
context.start();
System.in.read(); // press any key to exitProvider 作为被访问方,肯定是一个 Server 模式的 Socket。如何启动的呢?
当 Spring 容器启动的时候,会调用一些扩展类的初始化方法,比如继承了 InitializingBean,ApplicationContextAware,ApplicationListener 。而 dubbo 创建了 ServiceBean 继承了一个监听器。Spring 会调用他的 onApplicationEvent 方法,该类有一个 export 方法,用于打开 ServerSocket 。
然后执行了 DubboProtocol 的 createServer 方法,然后创建了一个 NettyServer 对象。NettyServer 对象的
构造方法同样是 doOpen 方法和。代码如下:protected void doOpen() throws Throwable {
NettyHelper.setNettyLoggerFactory();
ExecutorService boss = Executors.newCachedThreadPool(new NamedThreadFactory("NettyServerBoss", true));
ExecutorService worker = Executors.newCachedThreadPool(new NamedThreadFactory("NettyServerWorker", true));
ChannelFactory channelFactory = new NioServerSocketChannelFactory(boss, worker, getUrl().getPositiveParameter(Constants.IO_THREADS_KEY, Constants.DEFAULT_IO_THREADS));
bootstrap = new ServerBootstrap(channelFactory);
final NettyHandler nettyHandler = new NettyHandler(getUrl(), this);
channels = nettyHandler.getChannels();
bootstrap.setPipelineFactory(new ChannelPipelineFactory() {
public ChannelPipeline getPipeline() {
NettyCodecAdapter adapter = new NettyCodecAdapter(getCodec(), getUrl(), NettyServer.this);
ChannelPipeline pipeline = Channels.pipeline();
pipeline.addLast("decoder", adapter.getDecoder());
pipeline.addLast("encoder", adapter.getEncoder());
pipeline.addLast("handler", nettyHandler);
return pipeline;
}
});
channel = bootstrap.bind(getBindAddress());
}该方法中,看到了熟悉的 boss 线程,worker 线程,和 ServerBootstrap,在添加了编解码 handler 之后,添加一个 NettyHandler,最后调用 bind 方法,完成绑定端口的工作。和我们使用 Netty 是一摸一样。
3. 总结
可以看到,dubbo 使用 Netty 还是挺简单的,消费者使用 NettyClient,提供者使用 NettyServer,Provider 启动的时候,会开启端口监听,使用我们平时启动 Netty 一样的方式。而 Client 在 Spring getBean 的时候,会创建 Client,当调用远程方法的时候,将数据通过 dubbo 协议编码发送到 NettyServer,然后 NettServer 收到数据后解码,并调用本地方法,并返回数据,完成一次完美的 RPC 调用。
好,关于 dubbo 如何使用 Netty 就简短的介绍到这里。
good luck!!!!
END
Java面试题专栏
【30期】说一下HashMap的实现原理?【29期】Java集合框架 10 连问,你有被问过吗?【28期】ZooKeeper面试那些事儿【27期】Dubbo面试八连问,这些你都能答上来吗?【26期】如何判断一个对象是否存活?(或者GC对象的判定方法)?【25期】这三道常见的面试题,你有被问过吗?【24期】请你谈谈单例模式的优缺点,注意事项,使用场景【23期】请你谈谈关于IO同步、异步、阻塞、非阻塞的区别【22期】为什么需要消息队列?使用消息队列有什么好处?【21期】你能说说Java中Comparable和Comparator的区别吗我知道你 “在看”
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柱状图怎么添加数据python_Python数据可视化:如何用Matplotlib创建柱状图
2020-12-15 12:46:15前言本文的文字及图片来源...以下文章来源于Trochil蜂鸟数据,作者:蜂鸟数据Trochil本文的主题是如何用Matplotlib创建柱状图。import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineplt.style.use(...前言
本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。
以下文章来源于Trochil蜂鸟数据,作者:蜂鸟数据Trochil
本文的主题是如何用Matplotlib创建柱状图。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.style.use("ggplot")
1. 基础柱状图
柱状图(bar chart): 用长方形(柱子)的长度表示数值的统计图表,又称为条形图。柱状图常用来对比两个以上的数值,适用于较小的数据集。
Matplotlib创建柱状图的接口:bar(x, height, width, bottom, align, color)x: 柱子的x轴坐标
height: 柱子高度,y轴坐标
width: 柱子宽度,默认0.8
bottom: 柱子底部的y轴坐标,默认为0
align: 柱子与x轴坐标的对齐方式,默认'center'
color: 柱子颜色
orientation: 柱子方向,'horizontal' or 'vertical'
bar()默认创建垂直柱状图,barh()可创建水平柱状图,原理基本一致。
# 虚拟数据
x = ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H"]
y = [150, 85.2, 65.2, 85, 45, 120, 51, 64]
# 柱状图和散点图不同,散点图的(x,y)均为数值变量
# 柱状图的x轴显示分类变量,有两种处理方式
# 方式1:自己创建x轴坐标,并提供对应的标签
# 方式2:让Matplotlib自动完成映射
# 方式1
# xticks = np.arange(len(x)) # 每根柱子的x轴坐标
# xlabels = x # 每根柱子的标签
# fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
# ax.bar(x=xticks, height=y, tick_label=xlabels)
# 方式2(推荐)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
ax.bar(x=x, height=y)
ax.set_title("Simple Bar Plot", fontsize=15)
2. 调整样式
Matplotlib创建图表的优势在于,用户可以定制每一个细节,接下来调整柱状图的样式,包括改变柱子的宽度,对齐方式和颜色,以及如何把数值添加到图表中。
x = ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H"]
y = [150, 85.2, 65.2, 85, 45, 120, 51, 64]
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
ax.bar(
x=x, # Matplotlib自动将非数值变量转化为x轴坐标
height=y, # 柱子高度,y轴坐标
width=0.6, # 柱子宽度,默认0.8,两根柱子中心的距离默认为1.0
align="center", # 柱子的对齐方式,'center' or 'edge'
color="grey", # 柱子颜色
edgecolor="red", # 柱子边框的颜色
linewidth=2.0 # 柱子边框线的大小
)
ax.set_title("Adjust Styles of Bar plot", fontsize=15)
# 一个常见的场景是:每根柱子上方添加数值标签
# 步骤:
# 1. 准备要添加的标签和坐标
# 2. 调用ax.annotate()将文本添加到图表
# 3. 调整样式,例如标签大小,颜色和对齐方式
xticks = ax.get_xticks()
for i in range(len(y)):
xy = (xticks[i], y[i] * 1.03)
s = str(y[i])
ax.annotate(
s=s, # 要添加的文本
xy=xy, # 将文本添加到哪个位置
fontsize=12, # 标签大小
color="blue", # 标签颜色
ha="center", # 水平对齐
va="baseline" # 垂直对齐
)
3. 堆积柱状图
有时候想在同一根柱子上显示两个不同的数值,即所谓堆积柱状图(stacked bar chart)。
假设一个场景,有6家门店,每家门店都销售三种产品,用堆积柱状图显示每家门店三种产品的销量。
shops = ["A", "B", "C", "D", "E", "F"]
sales_product_1 = [100, 85, 56, 42, 72, 15]
sales_product_2 = [50, 120, 65, 85, 25, 55]
sales_product_3 = [20, 35, 45, 27, 55, 65]
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
# 先创建一根柱子,显示第一种产品的销量
ax.bar(shops, sales_product_1, color="red", label="Product_1")
# 第二根柱子“堆积”在第一根柱子上方,通过'bottom'调整,显示第二种产品的销量
ax.bar(shops, sales_product_2, color="blue", bottom=sales_product_1, label="Product_2")
# 第三根柱子“堆积”在第二根柱子上方,通过'bottom'调整,显示第三种产品的销量
ax.bar(shops, sales_product_3, color="green",
bottom=np.array(sales_product_2) + np.array(sales_product_1), label="Product_3")
ax.set_title("Stacked Bar plot", fontsize=15)
ax.set_xlabel("Shops")
ax.set_ylabel("Product Sales")
ax.legend()
4. 分组柱状图
分组柱状图的原理跟堆积柱状图类似,但柱子不再是堆叠在一起,而是在相同的X轴标签上分成几根更窄的柱子,这些柱子都属于同一个组。
沿用上面的案例。
shops = ["A", "B", "C", "D", "E", "F"]
sales_product_1 = [100, 85, 56, 42, 72, 15]
sales_product_2 = [50, 120, 65, 85, 25, 55]
sales_product_3 = [20, 35, 45, 27, 55, 65]
# 创建分组柱状图,需要自己控制x轴坐标
xticks = np.arange(len(shops))
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
# 所有门店第一种产品的销量,注意控制柱子的宽度,这里选择0.25
ax.bar(xticks, sales_product_1, width=0.25, label="Product_1", color="red")
# 所有门店第二种产品的销量,通过微调x轴坐标来调整新增柱子的位置
ax.bar(xticks + 0.25, sales_product_2, width=0.25, label="Product_2", color="blue")
# 所有门店第三种产品的销量,继续微调x轴坐标调整新增柱子的位置
ax.bar(xticks + 0.5, sales_product_3, width=0.25, label="Product_3", color="green")
ax.set_title("Grouped Bar plot", fontsize=15)
ax.set_xlabel("Shops")
ax.set_ylabel("Product Sales")
ax.legend()
# 最后调整x轴标签的位置
ax.set_xticks(xticks + 0.25)
ax.set_xticklabels(shops)
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