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  • Python 柱状图

    2021-04-08 16:55:50
    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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  • python柱状图

    2021-02-08 16:25:40
    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()
    
    展开全文
  • python 柱状图

    2020-11-25 10:31:00
    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
    df = pd.read_excel('f://Research/2020/Xionjianli/Data/DiversityIdex.xlsx',sheet_name='Sheet6')
    #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
    

    在这里插入图片描述

    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
    df = pd.read_excel('f://Research/2020/Xionjianli/Data/DiversityIdex.xlsx',sheet_name='Sheet6')
    #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()  
    

    在这里插入图片描述

    import pandas as pd 
    import matplotlib.pyplot as plt
    from pandas import Series,DataFrame
    from pylab import mpl
    from matplotlib.pyplot import MultipleLocator
    df = pd.read_excel('f://Research/2020/Xionjianli/Data/DiversityIdex.xlsx',sheet_name='Sheet6')
    
    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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  • Python柱状图

    2020-06-15 12:24:21
    df.index = pd.to_datetime(df['日期']) df = df.drop(['日期'], axis=1) print(df.head(5)) 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, ...

    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'
    df = pd.read_csv('股票数据.csv', engine='python')
    print(df)
    

    在这里插入图片描述


    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)
    print(df.head(5))
    

    在这里插入图片描述


    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()
    

    在这里插入图片描述

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