6))bars=plt.bar(categories,values)forbarinbars:height=bar.get_height()plt.text(bar.get_x()+bar.get_width()/2.,height,f'{height}',ha='center',va='bottom')plt.title('Bar Chart with Values - how2matplotlib.com')plt.xlabel('Categories')plt.ylabel('Values')plt.show()...
values1,width,label='组1')rects2=ax.bar(x+width/2,values2,
plt.scatter(values[:,0],values[:,7], marker='D',c='b')## 绘制散点 plt.scatter(values[:,0],values[:,8], marker='v',c='y')## 绘制散点 plt.scatter(values[:,0],values[:,9], marker='8',c='g')## 绘制散点 plt.scatter(values[:,0],values[:,10], marker='p',c='c'...
show() 图14 三、排序 (Ranking) 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。 图15 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。 代码语言:javascript ...
axs[0].bar(names, values) axs[1].scatter(names, values) axs[2].plot(names, values) fig.suptitle('Categorical Plotting') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 第一个绘图程序 首先导入 Matplotlib 包中的 Pyplot 模块,并以 as 别名的形式简化引入包的名称。
values1和values2包含了两个系列在每个分类下的值。这些值将决定柱状图的高度。 步骤3: 设置柱状图的参数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pythonCopy code bar_width=0.35# 柱状图的宽度 index=np.arange(len(categories))# 柱状图的索引 ...
plt.bar(left=(0,1),height=(1,0.5),width=0.35) plt.show() 此时又来需求了,我需要标明x,y轴的说明。比如x轴是性别,y轴是人数。实现也很简单,看代码: importmatplotlib.pyplot as plt plt.xlabel(u'性别') plt.ylabel(u'人数') plt.bar(left=(0,1),height=(1,0.5),width=0.35) ...
plt.show() pyplot直方图的绘制 bar函数 matplotlib.pyplot.bar(left,height,width = 0.8, bottom = None,hold = None,data = None,** kwargs ) 常用参数及说明如下表所示:例: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'## 设置中文显示 ...
plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. range(0,70,4) 从0到70(不包括70)取步长为4 代码3-8 绘制点线图 # 代码 3-8 plt.figure(figsize=(8,7))## 设置画布 plt.plot(values[:,0],values[:,2],color = 'r',linestyle = '--', ...
categories=['A','B','C','D']values=[3,7,2,5]errors=[0.5,1,0.3,0.8]# 创建柱状图并添加误差线plt.figure(figsize=(8,6))plt.bar(categories,values,yerr=errors,capsize=5)plt.title('Bar Plot with Error Bars - how2matplotlib.com')plt.xlabel('Categories')plt.ylabel('Values')plt.show(...