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')...
实际画图的流程和画折线图很相近，只是用到的画图函数不一样，绘制条形图的函数plt.bar（）：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...
设置值为 vertical ,那么显示为柱形图。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 运行 AI代码解释 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp # 创建一个点数...
基础类型包括:曲线图(plot),(scatter),柱状图(bar),针状图(stem),阶梯图(step),填充图(fill_between)。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams.update({ 'font.family':'STSong', 'mathtext.fontset':'stix', 'figure.dpi':150 }) 一、曲线图 一条曲线:ax.plot(x, y, [...
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...
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(...
线图:plot() 散点图:scatter() 条形图:bar() 箱线图:barplot() 饼图:pie() 直方图和密度图:hist() 多图合并显示:subplot()和subplots() 随机矩阵画图:imshow() 图表动态刷新:ion()和ioff() 1. 导入相关包 首先,先引入matplotlib.pyplot简写作plt,再引入模块numpy用来产生一些随机数据。
# Create a vertical bar plot sns.countplot(data=titanic, x="class") # Show the plot plt.show() # Create a horizontal bar plot sns.countplot(data=titanic, y="class") # Show the plot plt.show() # Load example dataset titanic = sns.load_dataset("titanic") ...
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 ...