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  • 出来的效果就是题图这样,基本可以满足柱状图的绘图要求。完整代码及注释如下:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#解决显示不出中文的问题from pylab import *mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ...

    学习用matplotlib绘图中,数据是我之前做的实验,隐去了关键信息。

    出来的效果就是题图这样,基本可以满足柱状图的绘图要求。

    完整代码及注释如下:

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    #解决显示不出中文的问题

    from pylab import *

    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #指定默认字体

    mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题

    n_groups = 3 #几组数据

    #三组数据中每组2个数据

    means_men = (433.147, 452.569,444.969 )

    std_men = (42.606, 39.889, 45.779)

    means_women = (503.508, 552.544,539.922)

    std_women = (43.549,53.917,43.131)

    fig, ax = plt.subplots() #这个设置用于后面在每个主题上显示数值

    #设置索引和柱体宽度

    index = np.arange(n_groups)

    bar_width = 0.4

    #不透明度和error bar的颜色

    opacity = 0.4

    error_config = {'ecolor': '0.3'}

    #每组数据的设置

    rects1 = plt.bar(index, means_men, bar_width,

    alpha=opacity, #alpha :float (0.0 transparent through 1.0 opaque)

    color='b',

    yerr=std_men,

    error_kw=error_config, #error bar

    label='男') #每组数据中每个数据的标签

    rects2 = plt.bar(index + bar_width, means_women, bar_width, #注意 index+bar_width

    alpha=opacity,

    color='r',

    yerr=std_women,

    error_kw=error_config,

    label='女')

    #设置柱体上显示数据值

    def autolabel(rects):

    # attach some text labels

    for rect in rects:

    height = rect.get_height()

    ax.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2.0, 1.1*height,

    '%.2f'%float(height), ha='center', va='bottom')

    #‘%.2f’%float(height)这个设置是让显示的数值精度为小数点后两位小数

    autolabel(rects1)

    autolabel(rects2)

    plt.xlabel('x轴')

    plt.ylabel('y轴')

    plt.title('图表标题')

    plt.xticks(index + bar_width / 2, ("a组", 'b组', 'c组'))

    plt.ylim(0,1000) #设置y轴的标尺

    plt.xlim(-0.5,3) #设置x轴的标尺

    plt.legend()

    fig.savefig('图片名称.png',dpi=600) #保存图片并设置分辨率

    基本上是从网上按需求查找并整理出来的,作为记录使用。

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  • matplotlib是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略...

    matplotlib是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定。

    这篇我们用matplotlib从构造最简单的bar一步一步向复杂的bar前行。什么是最简单的bar,看如下语句你就知道她有多么简单了:

    importmatplotlib.pyplot as plt

    plt.bar(left= 0,height = 1)

    plt.show()

    执行效果:

    0?wx_fmt=png

    是的,三句话就可以了,是我见过最简单的绘图语句。首先我们import了matplotlib.pyplot ,然后直接调用其bar方法,最后用show显示图像。我解释一下bar中的两个参数:

    left:柱形的左边缘的位置,如果我们指定1那么当前柱形的左边缘的x值就是1.0了

    height:这是柱形的高度,也就是Y轴的值了

    left,height除了可以使用单独的值(此时是一个柱形),也可以使用元组来替换(此时代表多个矩形)。例如,下面的例子:

    importmatplotlib.pyplot as plt

    plt.bar(left= (0,1),height = (1,0.5))

    plt.show()

    0?wx_fmt=png

    可以看到 left = (0,1)的意思就是总共有两个矩形,第一个的左边缘为0,第二个的左边缘为1。height参数同理。

    当然,可能你还觉得这两个矩形“太胖”了。此时我们可以通过指定bar的width参数来设置它们的宽度。

    importmatplotlib.pyplot as plt

    plt.bar(left= (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35)

    plt.show()

    0?wx_fmt=png

    此时又来需求了,我需要标明x,y轴的说明。比如x轴是性别,y轴是人数。实现也很简单,看代码:

    importmatplotlib.pyplot as plt

    plt.xlabel(u"性别")

    plt.ylabel(u"人数")

    plt.bar(left= (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35)

    plt.show()

    0?wx_fmt=png

    注意这里的中文一定要用u(3.0以上好像不用,我用的2.7),因为matplotlib只支持unicode。接下来,让我们在x轴上的每个bar进行说明。比如第一个是“男”,第二个是“女”。

    importmatplotlib.pyplot as plt

    plt.xlabel(u"性别")

    plt.ylabel(u"人数")

    plt.xticks((0,1),(u"男",u"女"))

    plt.bar(left= (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35)

    plt.show()

    0?wx_fmt=png

    plt.xticks的用法和我们前面说到的left,height的用法差不多。如果你有几个bar,那么就是几维的元组。第一个是文字的位置,第二个是具体的文字说明。不过这里有个问题,很显然我们指定的位置有些“偏移”,最理想的状态应该在每个矩形的中间。你可以更改(0,1)=>(

    (0+0.35)/2 ,(1+0.35)/2

    )不过这样比较麻烦。我们可以通过直接指定bar方法里面的align="center"就可以让文字居中了。

    importmatplotlib.pyplot as plt

    plt.xlabel(u"性别")

    plt.ylabel(u"人数")

    plt.xticks((0,1),(u"男",u"女"))

    plt.bar(left= (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35,align="center")

    plt.show()

    0?wx_fmt=png

    接下来,我们还可以给图标加入标题。

    plt.title(u"性别比例分析")

    0?wx_fmt=png

    当然,还有图例也少不掉:

    importmatplotlib.pyplot as plt

    plt.xlabel(u"性别")

    plt.ylabel(u"人数")

    plt.title(u"性别比例分析")

    plt.xticks((0,1),(u"男",u"女"))

    rect= plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35,align="center")

    plt.legend((rect,),(u"图例",))

    plt.show()

    0?wx_fmt=png

    注意这里的legend方法,里面的参数必须是元组。即使你只有一个图例,不然显示不正确。

    接下来,我们还可以在每个矩形的上面标注它具体点Y值。这里,我们需要用到一个通用的方法:

    defautolabel(rects):for rect inrects:

    height=rect.get_height()

    plt.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2., 1.03*height, "%s" % float(height))

    其中plt.text的参数分别是:x坐标,y坐标,要显示的文字。所以,调用代码如下:

    importmatplotlib.pyplot as pltdefautolabel(rects):for rect inrects:

    height=rect.get_height()

    plt.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2., 1.03*height, "%s" %float(height))

    plt.xlabel(u"性别")

    plt.ylabel(u"人数")

    plt.title(u"性别比例分析")

    plt.xticks((0,1),(u"男",u"女"))

    rect= plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35,align="center")

    plt.legend((rect,),(u"图例",))

    autolabel(rect)

    plt.show()

    0?wx_fmt=png

    到这里这个图形已经基本完备了,不过可以看到你一个矩形紧靠这顶部,不是很好看。最好能够空出一段距离出来就好了。这个设置我没有找到具体的属性。不过,我还是通过一个小技巧来实现了。就是bar属性的yerr参数。一旦设置了这个参数,那么对应的矩形上面就会有一个竖着的线,我不知道他是干什么的。不过当我把这个值设置的很小的时候,上面的空白就自动空出来了。如图:

    rect = plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35,align="center",yerr=0.000001)

    0?wx_fmt=png

    对于左右两边能否空出空白来暂时还没有找到(xerr参数不行)

    展开全文
  • Matplotlib柱状图、饼状图

    千次阅读 2020-01-29 19:30:04
    使用Matplotlib提供的bar()函数来绘制柱状图 与前面介绍的plot()函数类似、程序每次调用bar()函数时都会生成一组柱状图,如果希望生成多组柱状图、则通过多次调用bar()函数来实现 bar() bar(x, height, ...

    柱状图

    使用Matplotlib提供的bar()函数来绘制柱状图

    与前面介绍的plot()函数类似、程序每次调用bar()函数时都会生成一组柱状图,如果希望生成多组柱状图、则通过多次调用bar()函数来实现

    bar()

    bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs)
    

    主要参数:

    • x:包含所有柱子的下标列表
    • height:y轴的数值序列,也是柱状图的高度,一般就是我们需要展示的数据
    • width:为柱状图的宽度,一般这是0.8即可
    • align:柱子的对齐方式有连个可选值:cneter和edge。center表示每根柱子是根据下标来对奇的,edge则表示每根柱子全部以下表为起点,然后显示到下标的右边。如果不指定该参数,默认为center

    可选参数:

    • color:每根柱子呈现的颜色,可指定一个固定值或者一个列表
    • edgecolor:每根柱子边框的颜色
    • linewidth:每根柱子的边框宽度。如果没有设置该参数,默认无边框
    • tick_label:每根柱子上显示的标签,默认无标签
    • xerr:每根柱子顶部在横轴方向的线段长度
    • yerr:每根柱子顶端在纵轴方向的线段长度
    • ecolor:设置xerr和yerr的线段颜色,可以指定一个固定值或者一个列表

    使用matplotlib绘制一个简单的柱状图

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    num_list = [1.5,0.6,7.8,6]
    plt.bar(range(len(num_list)),num_list)
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    将柱子设置颜色:

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    num_list = [1.5,0.6,7.8,6]
    plt.bar(range(len(num_list)),num_list,color = 'rgbc') #红绿蓝青依次
    plt.show()
    

    设置标签

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    name_list = ['Monday','Tuesday','Friday','Sunday']
    num_list = [1.5,0.6,7.8,6]
    plt.bar(range(len(num_list)),num_list,color = 'rgbc',tick_label = name_list)
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    堆叠柱状图

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    name_list = ['Monday','Tuesday','Friday','Sunday']
    num_list = [1.5,1.6,7.8,6]
    num_list2 = [1,2.3,3,2]
    plt.bar(range(len(num_list)),num_list, color = 'r',tick_label = name_list)
    plt.bar(range(len(num_list2)),num_list2, color = 'g',tick_label = name_list, bottom=num_list)
    plt.show()
    

    添加图例

    legend

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    name_list = ['Monday','Tuesday','Friday','Sunday']
    num_list = [1.5,1.6,7.8,6]
    num_list2 = [1,2.3,3,2]
    plt.bar(range(len(num_list)),num_list, color = 'r',tick_label = name_list, label = 'boys')
    plt.bar(range(len(num_list2)),num_list2, color = 'g',tick_label = name_list, label = 'girl')
    plt.legend(loc='best')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    横向条形图

    把bar改成barh

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    name_list = ['Monday','Tuesday','Friday','Sunday']
    num_list = [1.5,1.6,7.8,6]
    num_list2 = [1,2.3,3,2]
    plt.barh(range(len(num_list)),num_list, color = 'r',tick_label = name_list, label = 'boys')
    plt.barh(range(len(num_list2)),num_list2, color = 'g',tick_label = name_list, label = 'girl')
    plt.legend(loc='best')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    并列柱状图

    注意第二个柱状图的x起点是原来的基础上加相应的宽度

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    name_list = ['Monday','Tuesday','Friday','Sunday']
    num_list = [1.5,1.6,7.8,6]
    num_list2 = [1,2.3,3,2]
    x = list(range(len(num_list)))
    total_width = 0.8
    n=2
    width = total_width / n
    plt.bar(x ,num_list ,width = width, label='boys')
    for i in range(len(x)):
        x[i] = x[i] + width
    plt.bar(x ,num_list2 ,width = width, label='girls',tick_label = name_list)
    plt.legend(loc='best')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    饼状图

    概念:

    饼图是显示一个系列中各项的大小与总项总和的比例

    饼图可自动根据数据的百分比画饼

    绘制饼图的基本语法:

    创建数组x的饼图,每个七星的面积有x/sum(x)决定;

    若sun(x)<1,则x数组不会被标准化,x值即为契形区域面积占比。注意:该种情况会主席安1-sum(x)的空契形。

    若sum(x)>1,则有x[i]/sum(x)算出每一个契形占比,饼图360°区域均被填充。

    pie

    pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=None, radius=None, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=(0, 0), frame=False, rotatelabels=False, *, data=None)
    

    参数详情:

    x:创建饼状图的数据,每一块的比例,如果sum(x)>1会使sum(x)归一化

    explode:每一块离开中心距离,一个list或数组

    labels:list,optional,default,None;为每个契形添加标签

    color:array-like,optional,default,None;若无,则用currently,active cycle中的颜色添加。

    autopct:控制饼图内百分比设置,可以使用format字符串或者format function:可以是整数(‘%d%%’),浮点数(‘%1.3f%%’),字符串(‘%s%%’),函数

    label distance: float,optional,default:1.1;label标记的绘制位置,相对于半径的比例,默认为1.1,如小于1则绘制在饼图内侧;

    pctdistance:float,optional,default:0.6;类似于label distance指定autopct的位置刻度,默认为0.6;

    shadow:bool,optional,default:False;为饼图画阴影(True)

    startangle:float,optional,default:None;起始绘制角度,默认图是从x轴正方向逆时针画起,如设定=90,则从y轴正方向画起

    radius:float,optional,default:None;饼图的半径,若为None时,默认为1

    counterclock:float,optional,default:None;指定分数方向,逆时针(True)或顺时针

    wedgeprops:dict,optional,default:None;描述契形边界线宽度值,参数形式‘wedgeprops={‘linewidth’:3}’契形边界线宽度为3

    textprops:dict,optional,default:None;传递给文本对象的字典参数

    center:list of float,optional,default:(0,0);图标的中心为,默认(0,0),也可以是两个标量的序列(sequence of 2 scalars)

    饼状图实战

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
    
    labels = 'A','B','C','D'
    sizes = [10,20,30,40]
    
    plt.pie(sizes,labels = labels)
    plt.title('饼状图初始')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    explode参数:饼图到中心的距离,默认为0

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
    
    labels = 'A','B','C','D'
    sizes = [10,20,30,40]
    explode = (0,0.1,0.2,0)
    plt.pie(sizes,labels = labels,explode = explode)
    plt.title('饼状图初始')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    color:数组,可选参数,默认为:None;用来标注每块饼图的matplotlib颜色参数序列。

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
    
    labels = 'A','B','C','D'
    sizes = [10,20,30,40]
    explode = (0,0.1,0.2,0)
    color = ['r','g','b','y']
    plt.pie(sizes,labels = labels,explode = explode,colors=color)
    plt.title('饼状图初始')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    autopct:控制饼图内百分比的设置,可以使用format字符串或者format function;

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
    
    labels = 'A','B','C','D'
    sizes = [10,20,30,40]
    explode = (0,0.1,0.2,0)
    color = ['r','g','b','y']
    # plt.pie(sizes,labels = labels,explode = explode,colors=color,autopct = '%1.1f') # 不出现百分比
    plt.pie(sizes,labels = labels,explode = explode,colors=color,autopct = '%1.1f%%') # 出现百分比
    plt.title('饼状图初始')
    plt.show()
    
    

    在这里插入图片描述

    x:每一块饼图的比例,为必填项,如果sum(x)>1,会将多出的部分进行均分

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
    
    labels = 'A','B','C','D'
    sizes = [0.1,0.2,0.3,0.2]
    explode = (0,0.1,0.2,0)
    color = ['r','g','b','y']
    plt.pie(sizes,labels = labels,explode = explode,colors=color,autopct = '%1.1f%%')
    plt.title('饼状图初始')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
    
    labels = 'A','B','C','D'
    sizes = [0.1,0.2,0.3,0.7]
    explode = (0,0.1,0.2,0)
    color = ['r','g','b','y']
    plt.pie(sizes,labels = labels,explode = explode,colors=color,autopct = '%1.1f%%')
    plt.title('饼状图初始')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    添加图例:plt.legend()

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
    
    labels = 'A','B','C','D'
    sizes = [0.1,0.2,0.3,0.7]
    explode = (0,0.1,0.2,0)
    color = ['r','g','b','y']
    plt.pie(sizes,labels = labels,explode = explode,colors=color,autopct = '%1.1f%%')
    plt.title('饼状图初始')
    plt.legend(loc='best')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    美化:

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
    
    labels = 'A','B','C','D'
    sizes = [0.1,0.2,0.3,0.7]
    explode = (0,0.1,0.2,0)
    color = ['r','g','b','y']
    plt.pie(sizes,labels = labels,explode = explode,colors=color,autopct = '%1.1f%%')
    plt.title('饼状图初始')
    plt.legend(loc='upper right',fontsize=8,borderaxespad=0.3)
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
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    在这里插入图片描述

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  • matplotlib 柱状图、饼图;直方图、盒图 #-*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl ...
    #-*- coding: utf-8 -*-
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    
    mpl.rcParams['font.family']='sans-serif'
    mpl.rcParams['font.sans-serif']=[u'SimHei']
    
    data=np.random.randint(1,11,3) x=np.arange(len(data)) ############ # 柱状图 bar/barh rects1=plt.bar( #(x,data) 就是所要画的二维数据 left=x, #x 是X坐标轴数据,即每个块的x轴起始位置 height=data, #data是Y坐标轴的数据,即每个块的y轴高度 width=[0.1,0.2,0.3], #每一个块的显示宽度 bottom=[1,2,3], #每一个块的底部高度 color='y', #块的颜色 edgecolor='g', #块的边界颜色 linewidth=2, #块的线条宽度 xerr=1, #x轴误差bar yerr=1, #y轴误差bar ecolor='r', #误差bar的颜色 capsize=1, #误差bar的线条宽度 orientation='vertical', #块的方向 (horizontal,vertical) align="center", #块的位置 (center, left, right) hold=None ) plt.show() ####################### # 饼状图 pie  plot2=plt.pie(data, # 每个饼块的实际数据,如果大于1,会进行归一化,计算percentage explode=[0.0,0.1,0.2], # 每个饼块离中心的距离 colors=['y','r','g'], # 每个饼块的颜色 labels=['women','men','unknown'], # 每个饼块的标签 labeldistance=1.2, # 每个饼块标签到中心的距离 autopct='%1.1f%%', # 百分比的显示格式 pctdistance=0.4, # 百分比到中心的距离 shadow=True, # 每个饼块是否显示阴影 startangle=0, # 默认从x轴正半轴逆时针起 radius=1.0 # 饼块的半径  ) # pl.legend([plot1, plot2], (’red line’, ’green circles’), ’best’, numpoints=1) # make legend plt.show() ############################# ## 直方图 hist, 盒图boxplot data=np.random.randn(100) print(data) fig,(ax1,ax2)=plt.subplots(1,2,figsize=(8,4)) ax1.hist(data) # ax2.boxplot(data) plt.show()

     

    柱状图 bar(水平柱状图 barh即可) 

    饼图 pie

    直方图hist 和盒图 boxplot

    posted on 2016-09-21 18:15  Suckseedeva 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏

    转载于:https://www.cnblogs.com/skyEva/p/5893693.html

    展开全文
  • 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!! ...
  • python matplotlib 柱状图

    2021-03-01 16:52:33
    作业2 题目 电影数据如下: movies_name = [“变身特工”,“美丽人生”,“鲨海逃生”,“熊...题干中说到要求直观的体现出不同电影之间的票房对比,所以条形是所学过的图形当中最为直观的一种,所以我们以电影名称为x
  • python数字图像处理(9):直方与均衡化 ...绘图都可以调用matplotlib.pyplot库来进行,其中的hist函数可以直接绘制直方。 调用方式: n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, fa...
  • Python matplotlib 柱状图

    2016-09-28 15:03:00
    matplotlib是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略...
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  • 1-1 散点图示例使用Matplotlib的scatter()函数绘制散点,其中x和y是相同长度的数组序列。scatter()函数的一般用法为:主要参数说明如下:x,y:数组。s:散点中点的大小,可选。c:散点中点的颜色...
  • 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...
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  • Matplotlib柱状图加百分比解决办法

    千次阅读 2020-03-10 20:27:48
    import pandas as pd ...from matplotlib import pyplot as plt score = pd.read_excel('E:/Data/前测自我认同感量表.xls',sheet_name = 'Sheet2') plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] p...
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  • matplotlib 柱状图 Bar Chart 样例及参数

    千次阅读 2018-12-19 11:41:23
    柱状图使用bottom扩展即可化为甘特图 Gantt Chart 其他参数: color Bar颜色 edgecolor Bar边界线颜色 align 可选[‘left’(default) | ‘center’] 决定整个bar图分布 默认left表示默认从左边界开始绘制,...
  • 作者:蜇虫适航 来源:蜇虫适航Matplotlib可以说是Python最声名远扬的可视化库了,也是...Matplotlib擅长快速出简单的、有丰富的接口进行精细化绘图、和Numpy结合做科学可视化及三维配合默契、三维。但也...
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  • 这里记录一下我在spyder下绘制柱状图时候对柱状图位置,x轴坐标,标签的调整。 这里先给出最终画出来的图片(读者可以根据我绘制的图片决定是否是自己关注的点,以及是否继续阅读
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  • Python matplotlib绘制柱状图

    千次阅读 2020-11-08 22:48:21
    Python matplotlib绘制柱状图

空空如也

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matplotlib柱状图宽度