plt.plot(x,sin_y)# 默认第一条曲线颜色为蓝色,第二条为橘色 plt.plot(x,cos_y)# 保存图片 plt.savefig('正弦余弦曲线图.jpg')# 显示绘制的图片 plt.show() 运行效果如下: 上面的示例可以看到,调用两次plot函数,会将sin和cos曲线绘制到同一个二维坐标系中,如果想绘制到两张画布中,可以调用subplot()函数...
from matplotlib.pyplotimportMultipleLocatorimportmatplotlib.tickerasticker plt.rcParams['font.family']="Times New Roman"x=np.arange(len(data_all_df))fig,ax=plt.subplots(figsize=(9,5),dpi=100)bar_plot=ax.bar(x,data_all_df["data"].values,color="gray",width=.5,label="Bar Charts",zorder=2...
plt.bar(xticks, f1_1, width=0.9 * width, label="Attention weights", color="#7e728c", edgecolor='black', linewidth=2, zorder=10) # xticks + width,表示的是X轴所有标签第二个柱子的起始位置 plt.bar(xticks + width, f1_2, width=0.9 * width, label="Official", color="#46513c", edgec...
每次使用Seaborn或ax.bar等函数创建barplot时，BarContainer对象都会被添加到图中。可以使用axes对象的containers属性来检索这个容器对象:ax.containers[<BarContainer object of 5 artists>]在上面的列表中有一个BarContainer对象有5个bar。我们只需在创建了plot之后将这个对象传递给bar_label:ax = sns.countplot(diamonds...
(二)plt.plot()函数 二、电影数据绘图 (一)绘制柱状图 (二)绘制曲线图 (三)绘制饼图 (四)绘制直方图 (五)绘制双轴图 (六)绘制散点图 (七)绘制箱线图 (八)绘制矩阵图——热力图 前言 Matplotlib是Python中的一个2D图形包,pyplot里面有很多画图的函数,matplotlib.pyplot包含一系列类似MATLAB中绘制图的函数的...
# each box drawn. This sets the labels to the ones we want ax.set_xticklabels(x_data) ax.set_ylabel(y_label) ax.set_xlabel(x_label) ax.set_title(title) 箱线图代码 结论 本文介绍了 5 种方便易用的 Matplotlib 数据可视化方法。将可视化过程抽象为函数可以令代码变得易读和易用。Hope you en...
这些图形是由 plot()、scatter()、bar() 等函数生成的。在我们的简单示例中,我们使用 plt.plot(x, y) 创建了一个折线图。 数据图 4. Titles and Labels(标题和标签) 为了使图形更具可读性和解释性,我们可以为 Figure 和 Axes 添加标题和标签。这包括: Figure title(图形标题):使用 plt.suptitle() 函数...
plt.bar(labels, y1, width=0.4, label='A组') ## 注意:堆叠柱状图的关键是将之前的柱子作为新柱子的底部,可以通过bottom参数指定底部数据,新柱子绘制在底部数据之上 #bottom 参数指定为y1,即在A组柱子的数据上 plt.bar(labels, y2, width=0.4, bottom=y1, label='B组') #配置label标签的位置 #'best'...
(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('...
ax.barh(y_data, bar_width, height=0.5,color='orange') ax.title.set_text('电影') ax.set_xlabel('总票房(亿元)') ax.set_ylabel('电影名称') ax.set_yticks(y_data) ax.set_yticklabels(labels) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. ...