plt.bar(x, y, width=0.5) plt.show() 上面的代码中,通过设置width参数为0.5,将柱子的宽度设置为0.5个单位。可以根据需要调整这个参数的值,使得柱子的宽度更加合适。 3.箭头宽度 在绘制箭头时,可以通过设置width参数来控制箭头的宽度。例如: python import matplotlib.pyplot as plt plt.arrow(0, 0, 1, 1,...
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...
绘制堆积条形图和绘制普通条形图用的都是plt.bar()函数,也是通过参数设置实现堆积条形图的绘制。 还是对参数设置不太熟的孩子可以回到文章开头回忆下重要参数的作用,这里实现用语文、数学、英语三科成绩的堆积条形图: plt.figure(figsize=(16,6)) plt.bar(range(21),data1.loc[:,"语文"],width=0.9,label = ...
b = [i+bar_width for i in a] #设置第二个图形的的开始位置 c = [i+bar_width*2 for i in a] #第三个图形的开始位置 print(c) plt.figure(figsize=(10,8),dpi=80) #设置图形大小 plt.bar(range(len(a)),m,width=bar_width,label="周一") plt.bar(b,t,width=bar_width,label="周二"...
ax.bar用于绘制柱状图。为了并排显示两组数据,一组柱子位于中心线的左侧 (index - bar_width/2),另一组位于右侧 (index + bar_width/2)。 每组数据使用不同的颜色 (color) 和边框颜色 (edgecolor) 来区分。此外,通过使用不同的hatch图案,增加了柱状图的视觉区分度。
理解plt.bar()主要参数 其实也不难，只要清楚plt.bar()函数中主要参数的作用就可以了！条形图函数中有五个主要参数，分别是x，height，width，bottom，orientation。其中x控制的是每个条在x轴上位置，height控制的是每个条的长度，width控制的是每个条的宽度，bottom控制的是每个条在y轴方向的起始位置，orientation...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.arange(5)#生成array([0, 1, 2, 3, 4])y=np.array([19,58,44,38,74])# 设置柱形的宽度bar_width=0.3# 绘制柱形图plt.bar(x,y,tick_label=["a",'b','c','d','e'],width=bar_width)plt.show() ...
plt.bar(left=(0,1),height=(1,0.5),width=0.35) plt.show() 注意这里的中文一定要用u(3.0以上好像不用,我用的2.7),因为matplotlib只支持unicode。接下来,让我们在x轴上的每个bar进行说明。比如第一个是“男”,第二个是“女”。 importmatplotlib.pyplot as plt ...
#通过参数设置生成图形的类型 data2.iloc[:10].plot(x = '学校',y = ['语文','数学','英语'],kind = "bar" ,figsize=(16,6),width=0.7,rot = 0,title = "各学科成绩条形图"); 一行代码搞定,先来看下效果图: 是不是看起来和上边matplotlib绘制的图差不多,代码却简洁了很多。先看下原dataframe...
bar_width = 0.2 # 条线宽度,即蓝橙绿条都是0.2 x1 = list(range(len(x))) # [0, 1, 2, 3] # 1日 x2 = [i+bar_width for i in x1] # [0.2, 1.2, 2.2, 3.2] # 2日 x3 = [i+bar_width*2 for i in x1] # [0.4, 1.4, 2.4, 3.4] # 3日 ...