• 柱状图代码。横坐标表示值。纵坐标表示总数。 柱状图能看出数据各个值的的总数情况。 import matplotlib.pyplot as plt X=df2['id'].astype(str) Y=df2['number'] fig = plt.figure() plt.bar(X,Y) plt.xlabel(...
柱状图代码。横坐标表示值。纵坐标表示总数。

柱状图能看出数据各个值的的总数情况。

import matplotlib.pyplot as plt

X=df2['id'].astype(str)
Y=df2['number']
fig = plt.figure()
plt.bar(X,Y)
plt.xlabel("PRICE_LAN_ID")
plt.ylabel("COUNT")
plt.xticks(rotation=60)
plt.show()



输入数据如下：

输出结果如下：


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• import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False txt_path = "D:\\result_0204.txt" txt_path_linux = "D:s\\11....
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
txt_path = "D:\\result_0204.txt"
txt_path_linux = "D:s\\11.txt"
nore = []
acc = []
ir = []
ma = []
fra = []
i = 0
for line in open(txt_path):
print(line)
a=line.split("/")
try:
c = a[4]
except:
c = a[3]
c = c.replace("\t\t", "\t")
b = c.split("\t")[4]    ##无响应率
nore_value = float(b.split(":")[1])
nore.append(nore_value)
b1 = c.split("\t")[5]   ##准确率
acc_value = float(b1.split(":")[1])
acc.append(acc_value)
b2 = c.split("\t")[6]    #IR假人
ir_false = float(b2.split(":")[1])
ir.append(ir_false)
b3 = c.split("\t")[8]    #匹配c
match = float(b3.split(":")[1])
ma.append(match)
b4 = c.split("\t")[3]    #模型假人
fp = float(b4.split(":")[1])
model_fp.append(fp)
b5 = c.split("\t")[1]    ##总帧数
frame = float(b5.split("：")[1])
fra.append(frame)
i = i + 1
x = np.arange(0, i)+1
x[0] = 1

bar_width = 0.3
plt.bar(x, fra, bar_width, align="center", color="g", label='总帧数', alpha=0.5)
plt.bar(x + bar_width, ir, bar_width, color="r", align="center", label='检测个数', alpha=0.5)
plt.xlabel("视频个数")
plt.title("PC")
plt.xticks(x+bar_width/2)
plt.legend()
plt.show()



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• SE'] si_se=df['simpson_SE'] 绘制柱状图 plt.bar(df.index,df['shannon_Mean'],width=0.3,yerr=sh_se,error_kw={'ecolor':'0.2','capsize':2},label='shannon',color='r')#画纵向柱状图 plt.bar(df.index+0.3,df['...
#导入相应包
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import Series,DataFrame
from pylab import mpl
导入数据
#定义字体格式大小
plt.rc('font',family='Times New Roman')
mpl.rcParams['font.size']=10
#定义画布
plt.figure(figsize=(8,6),dpi=300)
sh=df['shannon_Mean']
si=df['simpson_Mean']
sh_se=df['shannon_SE']
si_se=df['simpson_SE']
绘制柱状图
plt.bar(df.index,df['shannon_Mean'],width=0.3,yerr=sh_se,error_kw={'ecolor':'0.2','capsize':2},label='shannon',color='r')#画纵向柱状图
plt.bar(df.index+0.3,df['simpson_Mean'],width=0.3,yerr=si_se,error_kw={'ecolor':'0.2','capsize':2},label='simpson',color='mediumblue')
plt.xticks(df.index+0.15,df['Unnamed: 0'].values,rotation=20)  #X轴上的刻度名称
plt.tick_params(labelsize=10)#字体大小
plt.legend(loc=5,framealpha=0,bbox_to_anchor=(1.6, 0.5))#显示图的位置


import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import Series,DataFrame
from pylab import mpl

plt.rc('font',family='Times New Roman')
mpl.rcParams['font.size']=16
#导入相应的包
#读取表格
sh=df['shannon_Mean']
si=df['simpson_Mean']
sh_se=df['shannon_SE']
si_se=df['simpson_SE']
#提取数据
plt.figure(figsize=(8,4),dpi=300)#定义画布
plt.tight_layout()
plt.bar(df.index,df['shannon_Mean'],width=0.45,yerr=sh_se,error_kw={'ecolor':'0.2','capsize':2},label='shannon',color='r',edgecolor='black')#画纵向柱状图
plt.bar(df.index+0.45,df['simpson_Mean'],width=0.45,yerr=si_se,error_kw={'ecolor':'0.2','capsize':2},color='mediumblue',label='simpson')
plt.xticks(df.index+0.225,df['Unnamed: 0'].values,fontsize=16)  #X轴上的刻度名称
# plt.tick_params(labelsize=16)#字体大小
plt.legend(loc=5,framealpha=0,bbox_to_anchor=(1.27, 0.6),fontsize=16)#显示图的位置
plt.savefig('F://Research/2020/Xionjianli/Data/DiversityIdex.png',dpi=300,bbox_inches='tight')
plt.show()


import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import Series,DataFrame
from pylab import mpl
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator

plt.rc('font',family='Times New Roman')
mpl.rcParams['font.size']=16
ac=df['ace_Mean']
ac_se=df['ace_SE']
chao=df['chao_Mean']
chao_se=df['chao_SE']

plt.figure(figsize=(8,4),dpi=300)
plt.tight_layout()#

plt.bar(df.index,df['ace_Mean'],width=0.45,yerr=ac_se,error_kw={'ecolor':'0.2','capsize':2},label='ace',color='r',edgecolor='black')#画纵向柱状图
plt.bar(df.index+0.45,df['chao_Mean'],width=0.45,yerr=chao_se,error_kw={'ecolor':'0.2','capsize':2},label='chao',color='mediumblue',edgecolor='black')

plt.xticks(df.index+0.225,df['Unnamed: 0'].values)
plt.legend(loc=5,framealpha=0,bbox_to_anchor=(1.22, 0.6),fontsize=16)

plt.savefig('F://Research/2020/Xionjianli/Data/DiversityIdex(ace).png',dpi=300,bbox_inches='tight')
plt.show()




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这里是南京财经大学的Mooc课程的个人学习笔记，课程网址是：https://www.icourse163.org/course/NJUE-1458311167，课程是免费的，老师讲的很好很认真，欢迎学习。

数据集
网盘下载
提取码: hrmi
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 显示所有列
pd.set_option('display.max_columns', None)
# 显示所有行
pd.set_option('display.max_rows', None)
# 显示宽度为1000
pd.set_option('display.width', 1000)
# 注意，这里读取的文件带有中文，防止出错的方法就是把文件名改成英文的，或者加入参数engine='python'
print(df)


把数据集设置为日期索引
df.index = pd.to_datetime(df['日期'])
df = df.drop(['日期'], axis=1)


显示开盘价的柱状图
# bar就是柱状图，第一个参数为横轴，第二个参数为纵轴，label-标签，color-颜色
plt.bar(df.index, df['开盘价'], label='open', color='green')
# 设置显示图例（否则不显示label）
plt.legend()
# 绘图
plt.show()



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