1.绘制多组条形图 y=np.arange(5)x1=np.array([10,8,7,11,13])x2=np.array([9,6,5,10,12])# 条形的高度bar_height=0.3# 根据多组数据绘制条形图plt.barh(y,x1,tick_label=['a','b','c','d','e'],height=bar_height)plt.barh(y+bar_height,x2,height=bar_height)plt.show() 2....
(fontproperties='Times New Roman',fontsize = 10) #控制y轴的值,上下选其一即可 #plt.ylim(75,100) # 或者只设置最小值 plt.ylim(ymin=75) #设置对柱状图X轴的说明和Y轴的说明 plt.xlabel("Datasets", fontproperties='Times New Roman',fontsize=10) plt.ylabel("Accuracy (%)",fontproperties='...
绘制柱状图(Bar Plot)是一种常见的方式来可视化数据。柱状图适合展示不同类别间的比较。使用plt.bar()函数是用于创建条形图的常用函数。 常用参数如下, 使用代码: import matplotlib.pyplot as plt # 示例数据 categories = ['Category A', 'Category B', 'Category C', 'Category D'] values = [10, 15, ...
04. 柱状图 同样的,简单的柱状图,我就不画了,这里画三种比较难的图。 4.1 并列柱状图 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt size=5a=np.random.random(size)b=np.random.random(size)c=np.random.random(size)x=np.arange(size)# 有多少个类型,只需更改n即可 total_width,n=...
plt.plot(x,y)# 显示绘制的图 plt.show() 运行效果如下: 3. 设置样式 【示例】绘制折线图并设置样式 代码语言:javascript 复制 # 导入matplotlib模块importmatplotlib.pyplotasplt # 准备绘制点坐标 x=[1,2,3,4,5]y=[1,8,27,64,125]# 调用绘制plot方法 ...
创建数据可视化图表:柱状图与折线图结合 在数据分析和展示中,经常需要将数据可视化呈现,以便更直观地理解数据背后的趋势和关联关系。本篇文章将介绍如何使用 Python 中的 Pandas 和 Matplotlib 库创建一个柱状图与折线图结合的数据可视化图表。 准备工作 首先,我们需要导入必要的库,并读取我们的数据源,这里使用了 Pandas...
1) Series直接生成线形图 参数介绍: Series.plot():series的index为横坐标,value为纵坐标 kind → line,bar,barh…(折线图,柱状图,柱状图-横…) label → 图例标签,Dataframe格式以列名为label ...
我们最初认识matplotlib里的图表是折线图，不过折线图相对比较简单，可以讲的内容实际已经讲得差不多了。所以我们就从柱状图开始。柱状图主要用来描绘离散变量。什么叫离散变量呢？就是谁跟谁都不挨着。之前我们以时间为X轴进行作图，时间就是一个连续变量，因为每一个时间值都是有先后关系，可以连起来的。但如果我们...
横条图.png (4.1)折线图 折线图与柱状图很像,它们只是表现数据的方式不同,柱状图使用条柱代表数据,而折线图则使用折线点来代表数据。因此,生成折线图的方式与生成柱状图的方式基本相同。 使用pygal.Line 类来表示折线图,程序创建 pygal.Line 对象就是创建折线图。下面程序示范了利用折线图来展示两套教程销量统计数据...
散点图:用两组数据构成多个坐标点,考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。 特点:判断变量之间是否存在数量关联趋势,展示离群点(分布规律) api:plt.scatter(x, y) 柱状图:排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱状图中。