13 带标记的发散型棒棒糖图 (Diverging Lollipop Chart with Markers) 14 面积图 (Area Chart) 三、排序 (Ranking) 15 有序条形图 (Ordered Bar Chart) 16 棒棒糖图 (Lollipop Chart) 17 包点图 (Dot Plot) 18 坡度图 (Slope Chart) 19 哑铃图 (Dumbbell Plot) 四、分布 (Distribution) 20 连续变量的直...
'Incredibly Long\nCategory D','Unbelievably Long\nCategory E']values=np.random.randint(1,100,len(categories))plt.figure(figsize=(12,6))plt.bar(categories,values)plt.xlabel('Categories from how2matplotlib.com')plt.ylabel('Values')plt.title('Bar Chart with Multi-line Labels')plt.xticks(rotat...
15、有序条形图 (Ordered Bar Chart) 有序条形图有效地传达了项目的排名顺序。但是,在图表上方添加度量标准的值,用户可以从图表本身获取精确信息。 16、棒棒糖图 (Lollipop Chart) 棒棒糖图表以一种视觉上令人愉悦的方式提供与有序条形图类似的目的。 17、...
2.Grouped bar chart with labels x = np.arange(len(labels)) # the label locations width = 0.35 # the width of the bars fig, ax = plt.subplots() rects1 = ax.bar(x - width/2, men_means, width, label='Men') #第一组柱状图,错开半个宽度以兼容另一根柱,第一个参数为x坐标,第二个为...
(4)# 生成0到100之间的随机小数# 创建一个figure和axesfig,ax=plt.subplots()# 绘制水平柱状图bars=ax.barh(categories,values,color='skyblue')ax.bar_label(bars,labels=[f'{val*100:.2f}%'forvalinvalues])# 设置标题和标签ax.set_title('Horizontal Bar Chart with Percent Labels')ax.set_xlabel('...
参考:How to display the value of each bar in a bar chart using Matplotlib Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,它提供了丰富的绘图功能,其中柱状图是一种常用的图表类型。在数据分析和展示中,我们经常需要在柱状图上显示每个柱子的具体数值,以便更直观地传达信息。本文将详细介绍如何使用Matplotli...
15、有序条形图 (Ordered Bar Chart) 有序条形图有效地传达了项目的排名顺序。但是,在图表上方添加度量标准的值,用户可以从图表本身获取精确信息。 16、棒棒糖图 (Lollipop Chart) 棒棒糖图表以一种视觉上令人愉悦的方式提供与有序条形图类似的目的。 17、包点图 (Dot Plot) ...
linspace(0.0,2*np.pi,len(labels),endpoint=False)width=2*np.pi/len(labels)bars=ax.bar(theta...
31 华夫饼图 (Waffle Chart) 32 饼图 (Pie Chart) 33 树形图 (Treemap) 34 条形图 (Bar Chart) 六、变化 (Change) 35 时间序列图 (Time Series Plot) 36 带波峰波谷标记的时序图 (Time Series with Peaks and Troughs Annotated) 37 自相关和部分自相关图 (Autocorrelation (ACF) and Partial Autocorre...
柱状图通常用于展示分类数据的比较。matplotlib允许通过bar()函数创建柱状图。 # 创建柱状图 categories = ['A', 'B', 'C', 'D'] values = [5, 7, 3, 8] plt.bar(categories, values) plt.title('Category Bar Chart') plt.xlabel('Categories') ...