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  • python 绘制柱状图

    2019-04-18 21:20:00
    python 绘制柱状图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建一个点数为 8 x 6 的窗口, 并设置分辨率为 80像素/每英寸 plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80) # 再创建一个规格为 1 x 1 ...

    python 绘制柱状图

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    # 创建一个点数为 8 x 6 的窗口, 并设置分辨率为 80像素/每英寸
    plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80)
    
    # 再创建一个规格为 1 x 1 的子图
    plt.subplot(1, 1, 1)
    
    # 柱子总数
    N = 6
    # 包含每个柱子对应值的序列
    values = (25, 32, 34, 20, 41, 50)
    
    # 包含每个柱子下标的序列
    index = np.arange(N)
    
    # 柱子的宽度
    width = 0.35
    
    # 绘制柱状图, 每根柱子的颜色为紫罗兰色
    p2 = plt.bar(index, values, width, label="rainfall", color="#87CEFA")
    
    # 设置横轴标签
    plt.xlabel('Months')
    # 设置纵轴标签
    plt.ylabel('rainfall (mm)')
    
    # 添加标题
    plt.title('Monthly average rainfall')
    
    # 添加纵横轴的刻度
    plt.xticks(index, ('Jan', 'Fub', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun'))
    plt.yticks(np.arange(0, 81, 10))
    
    # 添加图例
    plt.legend(loc="upper right")
    
    plt.show()

    运行结果

    转载于:https://www.cnblogs.com/ldcs/p/10732472.html

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  • python绘制柱状图

    2020-12-23 11:26:19
    使用python 绘制横向柱状图 def plt_pic_1(x,y1,y2): x = x[5:10] y1 = y1[5:10] y_11 = [] for i in range(len(y1)): y_11.append(int(float(y1[i]))) y2 = y2[5:10] y_22 = [] for i in range(len(y2)): y_22....

    使用python 绘制横向柱状图

    def plt_pic_1(x,y1,y2):
    x = x[5:10]
    y1 = y1[5:10]
    y_11 = []
    for i in range(len(y1)):
    y_11.append(int(float(y1[i])))
    y2 = y2[5:10]
    y_22 = []
    for i in range(len(y2)):
    y_22.append(int((float(y2[i])100)))
    params = {‘figure.figsize’: ‘20, 50’}
    plt.rcParams.update(params)
    fig, ax = plt.subplots()
    fig, ax_1 = plt.subplots()
    x1 = np.arange(len(x))
    b1 = plt.barh(x1, y_11, color=‘red’,height=0.3, label=“db”)
    b2 = plt.barh(x1+0.3, y_22, color=’#557f2d’, height=0.3, label="qm
    100")

    #设置Y轴纵坐标上的刻度线标签。                                                           
    plt.yticks(range(len(x)),x,size=20)                                                                                                    
    plt.xticks(())     
    
    for rect in b1:                                                             
        w = rect.get_width()                                                   
        ax_1.text(w, rect.get_y()+rect.get_height()/2, '%d' %                    
                int(w), ha='left', va='center') 
    for rect in b2:                                                             
        w = rect.get_width()                                                   
        ax_1.text(w, rect.get_y()+rect.get_height()/2, '%d' %                    
                int(w), ha='left', va='center')                                                                
    plt.legend(["db","qm*100"],loc='upper right',fontsize=20)                                                        
    plt.title('db_qm', loc='center', fontsize='25',
              fontweight='bold', color='black')                                
    plt.savefig("compare_db_qm.png")                                                         
    plt.show()                 
    

    在这里插入图片描述

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  • #若是不想显示直线,可以直接将上面两行注释掉 plt.bar(index, pvalue, width,color="#87CEFA") #绘制柱状图 #plt.xlabel('cell type') #x轴 plt.ylabel('p value') #y轴 plt.title('Result of Network Screen') #...

    import os

    #输入想要存储图像的路径

    os.chdir('路径')

    import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    #改变绘图风格

    import seaborn as sns

    sns.set(color_codes=True)

    cell = ['HB','EVT','dS1','fFB1', 'fFB2', 'dM3',

    'dS2','Tcells']

    pvalue = [0.234,0.808,0.71,0.084,

    0.451,0.754,0.139,0.944]

    width = 0.20

    index = np.arange(len(cell))

    p1 = np.arange(0,len(cell),0.01)

    p2 = 0.05 + p1*0

    q1 = np.arange(0,len(cell),0.01)

    q2 = 0.1 + p1*0

    figsize = (10,8)#调整绘制图片的比例

    plt.plot(p1,p2,color = 'red',label = '5% significance level')#绘制直线

    plt.plot(q1,q2,color = 'yellow',label = '10% significance level')#绘制直线

    #若是不想显示直线,可以直接将上面两行注释掉

    plt.bar(index, pvalue, width,color="#87CEFA") #绘制柱状图

    #plt.xlabel('cell type') #x轴

    plt.ylabel('p value') #y轴

    plt.title('Result of Network Screen') #图像的名称

    plt.xticks(index, cell,fontsize=5) #将横坐标用cell替换,fontsize用来调整字体的大小

    plt.legend() #显示label

    plt.savefig('test.png',dpi = 400) #保存图像,dpi可以调整图像的像素大小

    效果图:

    db220e016dae

    test.png

    若是觉得颜色单一,可以对颜色进行调整,比如:

    plt.bar(index, pvalue, width,color=['y','g','b', 'c', 'm', 'r','k','gold'])

    db220e016dae

    colorful.png

    最后,本文附上python中颜色对照表,大家可以根据自己喜欢的颜色进行选择。

    db220e016dae

    color_stat.png

    展开全文
  • python绘制柱状图形+柱状图增加数字标注 data = pd.Series([4, 5, 6], index=['A','B','C']) fig = plt...

    python绘制柱状图形+柱状图增加数字标注

    data = pd.Series([4, 5, 6], index=['A','B','C'])
    fig = plt.figure(figsize=(7, 5),  dpi=90)  # 声明画布1
    ax = fig.add_subplot(1,1,1) #  声明绘图区
    x, y = data.index, data.values
    rects = plt.bar(x, y, color='dodgerblue', width=0.35, label='label1')
    plt.grid(linestyle="-.", axis='y', alpha=0.4)
    plt.legend()
    plt.tight_layout()
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8

    注:line= plt.bar(label=‘label’) # 这里的label参数 表示当前 x,y 图形的图例名称

    方法一:

    for rect in rects:  #rects 是三根柱子的集合
        height = rect.get_height()
        plt.text(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height, str(height), size=15, ha='center', va='bottom')
    
    • 1
    • 2
    • 3

    方法二:

    for a,b in zip(x,y):
    plt.text(a, b-0.3,'%.3f'%b, ha = 'center',va = 'bottom',fontsize=15)
    plt.show()
    
    • 1
    • 2
    • 3

    plt.text(相关参数)

    plt.text(x,y,str) #x,y :位置坐标; str :标注内容
    在这里插入图片描述

                                    </div><div><div></div></div>
                <link href="https://csdnimg.cn/release/phoenix/mdeditor/markdown_views-60ecaf1f42.css" rel="stylesheet">
                                </div>
    
    展开全文
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