ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(labels) plt.show() 这样,每个bar就会被分配不同的标签,并且标签将与每个bar的位置对应。
柱子的刻度标签
# create bar plt.barh(x,y,align="center",color="c",tick_label=["q","a","c","e","r","j","b","p"],hatch="/") # set x,y_axis label plt.xlabel("箱子编号") plt.ylabel("箱子重量(kg)") plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15....
plt.bar(x, y, align = 'center', color = '#66c2a5', tick_label = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], alpha = 0.6, label = 'class A') plt.bar(x, y1, align = 'center', bottom = y, color = '#8da0cb', alpha = 0.6, label = 'class B') # 注意细节,这里有bottom = ...
tick_label:刻度标签值 alpha:柱体透明度 ''' plt.xlabel("箱子编号") plt.ylabel("箱子重量(kg)")plt.ylim(0,9)#y轴的范围 plt.grid(True,axis = "y",ls = ":",color = "r",alpha = 0.3) plt.show() 堆积柱状图 若将plt.bar()中的参数bottom的取值设置为列表y,列表y1 = [2,6,5,8,3,...
# set xaxis ticks and ticklabels plt.xticks(x+bar_width/2,tick_label) plt.legend() plt.show() 直方图 和柱状图的区别:柱状图描述离散数据的分布,直方图描述连续数据的分布。图形上,柱状图每个bar间有间隙,直方图没有。 使用场景:展现数据在不同区间的分布特征 ...
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. ...
例如,colorbar.set_ticklabels(['Low', 'Medium', 'High'])将刻度标签设置为'Low'、'Medium'和'High'。 定位器更改:可以使用set_locator()方法来更改Colorbar的刻度定位器。定位器决定了刻度的位置和间隔。Matplotlib提供了多种定位器,如MultipleLocator、MaxNLocator等。例如,colorbar.set_locator(MaxNLocator...
tick_label--->标签 hatch--->填充内容'''#设置x,y标签plt.xlabel("箱子编号") plt.ylabel("箱子质量(kg)") plt.show() (二)函数barh()---绘制条形图 importmatplotlib as mplimportmatplotlib.pyplot as plt mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode...
plt.bar(range(len(x_lable)),number_list,width=0.3,color='green',label="China",tick_label=x_lable)plt.xlabel("year")plt.ylabel("GDP (trillion yuan)")plt.legend()plt.show() 单柱状图 # 双柱状图 x_lable=["2016","2017","2018","2019","2020"]China_GDP=[11.24,12.32,13.89,14.30,14.7...