bar是 Matplotlib 库中用于绘制条形图的函数之一。条形图是一种用于比较不同类别数据之间差异的常见可视化方式。 Step 1:安装Matplotlib库 pip3 install matplotlib Step 2:柱状图的Python示例代码 importmatplotlib.pyplotasplt# 数据categories=['A','B','C','D','E']# 类别values=[20,35,30,25,40]# 值#...
在Matplotlib绘图库中有很多可视化模块功能,pyplot应该是算是最常被使用的一个类,下面我们就开始使用pyplot来作为实践,绘制一个柱状图,关于柱状图可以参考【引用-4】。 如果我们想要运行Matplotlib程序,那么在我们电脑环境上面,我们需要安装Python后,还需要Matplotlib库。如果是在线运行环境中,我们无需安装这些程序,可以直接...
接下来是柱状图。柱状图常用于比较不同类别的数据值。在Matplotlib中，我们可以利用`bar()`函数来绘制柱状图。例如，如果我们想比较某公司不同部门的年度利润，可以通过定义x轴上的类别（部门名称）和y轴上的数值（利润），然后调用`bar()`函数来实现。此外，还可以通过调整参数来自定义柱子的颜色、宽度等属性，使得...
plt.ylabel('') 使用plt.barh()可以轻松创建横向柱状图,其他设置与竖向柱状图类似。 5. 多系列柱状图 如果你有多个系列的数据需要同时展示,可以使用多系列柱状图来对比不同系列之间的关系。例如,我们可以对比2023届和2024届的高校毕业生去向: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font...
plt.title('示例柱状图')plt.show()自定义颜色和样式 Matplotlib允许对图表进行高度定制，包括线条的颜色、宽度、标记等。例如，可以使用`color`参数指定线条的颜色，`linewidth`和`linestyle`参数来调整线条的宽度和样式：plt.plot(x, y, color='red', linewidth=2, linestyle='--')添加图例 在多条线或多个图...
import matplotlib.pyplot as pltplt.bar(df['category'], df['value'])之后，为了使图表更具可读性，我们添加标题和轴标签：plt.title('Category vs Value')plt.xlabel('Category')plt.ylabel('Value')最后，使用plt.show()来展示我们的柱状图：plt.show()现在，您应该能够看到一个清晰的柱状图，其中每个柱子...
就很简单了,直接选中数据插入柱状图,然后在图表工具-设计-快速布局中选择相应的布局即可。 2. Python绘制 那这里我们用到的是matplotlib,bar和table。 将图表元素进行拆解,可以分为柱状图和数据表,刚好matplotlib提供了对应的接口。 2.1 柱状图绘制 先绘制柱状图,案例中是两组数据,所以是组合柱状图。在本次绘制中,有以...
matplotlib.pyplot.barplot(): 柱状图 1. 基础绘图 '#importmatplotlib.pyplotasplt data=[5,20,15,25,10]plt.figure(figsize=(8,6),facecolor="white")plt.bar(range(len(data)),data)plt.show()#示例一 示例一 2. 并列柱状图 '#importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp...
一、Matplotlib柱状图基础 在Matplotlib中,绘制柱状图主要使用bar函数。bar函数的基本用法如下: python 复制代码 import matplotlib.pyplot as plt # 数据准备 categories = ['Category1', 'Category2', 'Category3'] values = [23, 45, 56] # 创建柱状图 plt.bar(categories, values) # 设置图表标题和坐标轴标...