rects1 = plt.bar(index, means_men, bar_width,alpha=opacity, color='b',label= 'Men') rects2 = plt.bar(index + bar_width, means_women, bar_width,alpha=opacity,color='r',label='Women') plt.xlabel('Group') plt.ylabel('Scores') plt.title('Scores by group and gender') plt.xticks...
1 plot 绘制折线图 1.1 plot方法的具体参数 1.2 例子 2 bar 绘制柱形图 2.1 bar 参数 2.2 例子 3 bar绘制簇状柱形图 4 bar绘制堆积柱形图 5 barh绘制条形图 5.1 barh参数 5.2 实例 6 scatter 绘制散点图 6.1 scatte参数 6.2 实例 7 scatter绘制气泡图 8 stackplot绘制面积图 8.1 stackplot参数 8.2 实例...
plt.title('Complex Scatter Plot')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')# 添加图例 plt.legend()# 自定义坐标轴范围 plt.xlim(0,1)plt.ylim(0,2)# 添加颜色条 colorbar=plt.colorbar()colorbar.set_label('Color Intensity')# 保存图像(可选) # plt.savefig('complex_scatter_plot.png')# ...
plt.figure(figsize=(20,8), dpi=180) # 绘制图形,plot折线图 plt.plot(x, y) # 保存图形 plt.savefig("14.png") # 展示图形 plt.show() 二、散点图 散点图可以显示若干数据系列中各数值之间是否存在相关性 坐标系中,每个值用一个点表示 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 ...
star4、imshow plot【格子图】5、contour plot【等高线图】6、quiver plot【箭头】 star7、pie plot【饼图】 star8、text plot【添加文本】9、fill_between plot【曲线填充图】10、step plot【阶梯图】 star11、box plot【箱图】12、errorbar plot【误差棒】 ...
plt.colorbar(shrink=0.92) plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 3D图 额外导入Axes3D显示3D坐标 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 导入Axes3D(3D坐标显示) from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D ...
在matplotlib中我们可以通过plt.plot()函数来绘图。plt.plot()默认是绘制折线图。最基本地,我们只需要在plt.plot中输入横坐标变量(本例中是日期 air.date)和纵坐标变量(本例中是air.passengers)即可。当然,我们还可以通过知识点4中介绍的 系列或标签的颜色、标签样式、大小、线条风格、粗细等参数来让折线图更美观...
:bar_chart: Save matplotlib figures as TikZ/PGFplots for smooth integration into LaTeX. - nschloe/tikzplotlib
matplotlibduftedufte withmatplotx.show_bar_values() The right plot is created with importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotxlabels=["Australia","Brazil","China","Germany","Mexico","United\nStates"]vals=[21.65,24.5,6.95,8.40,21.00,8.55]xpos=range(len(vals))withplt.style.context(matplotx.sty...
choices(all_colors, k=n) # Plot Barsplt.figure(figsize=(16,10), dpi= 80)plt.bar(df['manufacturer'], df['counts'], color=c, width=.5)for i, val in enumerate(df['counts'].values): plt.text(i, val, float(val), horizontalalignment='center', verticalalignment='bottom', fontdict=...