markerfmt,标记点的形状,类似于 plot 的 fmt 参数 basefmt,定义基线属性的格式字符串。 orientation,方向,{'vertical','horizontal'},默认'vertical' bottom,条形基底部的 y 坐标,float, default: 0 label,用于图例中的标签,str,default: None。 data,如果给定,所有参数也接受一个字符串 s,被解释为data 返回值...
如果设置为 horizontal 条形图。不过 matplotlib 官网不建议直接使用这个来绘制条形图,使用barh来绘制条形图。 下面我就调用 bar 函数绘制一个最简单的柱形图。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp # 创建一个点数为8x6的窗口,并设置分辨率为80像素/每英寸 plt.figure(fi...
barh()函数支持添加误差条: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp categories=['A','B','C','D']values=[20,35,30,25]error=[2,3,4,1]plt.figure(figsize=(10,6))plt.barh(categories,values,xerr=error,capsize=5)plt.title('Horizontal Bar Chart with Error Bars - how2matplotlib.com')...
#bar:指竖值方向的条形图,barh:指水平方向的条形图,h:horizontal plt.barh(city,GDP,align='center',color='blue',alpha=0.85) plt.xlabel('GDP') plt.title('2020年四大直辖市GDP水平条形图') plt.xlim([10000,42000]) #为每个条形图添加数值标签:va='center',va:表示数据标签是竖直方向的 #同样是遍...
由于这只是最简单的一个条形图，实际上条形图的函数plt.bar（）还有不少可以探索的参数设置，和对折线图函数plt.plot()的探索差不多，有兴趣的孩子可以自己去进行探索哦。按照条形长短进行排序展示的条形图 当然也可以有其他的设置，比如说上图中的线条高低参差不齐，这是因为x轴的数据是按照学校名称进行排序的，...
二、柱状图plt.bar() 三、直方图 四、饼图 设置样式 五、散点图scatter() 画法一:用plt.scatter(x,y) 画法二:用plt.plot(x,y,linestyle=' '),将linestyle=' '单引号中设置为空。 六、箱线图 七、子图subplot:一张图中生成多张子图 八、多图figure 九、总结 一、plt.plot绘制线性图(也可说是折线图...
函数Barh()–用于绘制条形图 本节的条形图绘制所用到的参数与上一节的柱形图的参数使用一致,本次不再做详细介绍,需要请查看bar函数链接: bar函数–绘制柱形图Barh函数功能:Make a horizontal bar plot 绘制水平条形图 The bars are positioned at y with the given alignment. Their dimensions are given by ...
categories=['Category A','Category B','Category C','Category D','Category E']values=[4,7,3,8,5]errors=[0.5,1,0.3,1.1,0.7]plt.figure(figsize=(10,6))plt.barh(categories,values,xerr=errors,capsize=5)plt.title('Horizontal Bar Plot with Error Bars - how2matplotlib.com')plt.xlabel(...
histtype:直方图的风格,默认为bar,其他还有step、stepfilled、barstacked(有时候对于df不起作用,堆叠直方图一般不用s.hist()) align:对齐方式,默认为mid居中对齐,其他还有left和right orientation:方向,默认为vertical竖直方向,其他horizontal mormed:密度,默认为False,y轴显示数量,True表示y轴显示为0-1的区间,与密度图...
s.plot(kind='bar',color ='k',grid = True,alpha =0.5,ax = axes[0]) # ax参数 → 选择第几个子图 # 单系列柱状图方法一:plt.plot(kind='bar/barh') df.plot(kind='bar',ax = axes[1],grid = True,colormap='Reds_r') # 多系列柱状图 ...