绘制柱状图,我们主要用到bar()函数。只要将该函数理解透彻,我们就能绘制各种类型的柱状图。 我们先看下bar()的构造函数:bar(x,height, width,*,align='center',**kwargs) x 包含所有柱子的下标的列表 height 包含所有柱子的高度值的列表 width 每个柱子的宽度。可以指定一个固定值,那么所有的柱子都是一样的宽。
The label for the colorbar. Optional. **kwargs All other arguments are forwarded to `imshow`. """ if not ax: ax = plt.gca() # Plot the heatmap im = ax.imshow(data, **kwargs) # Create colorbar cbar = ax.figure.colorbar(im, ax=ax, **cbar_kw) cbar.ax.set_ylabel(cbarla...
绘制柱状图,我们主要用到bar()函数。只要将该函数理解透彻,我们就能绘制各种类型的柱状图。 我们先看下bar()的构造函数:bar(x,height, width,*,align='center',**kwargs) x 包含所有柱子的下标的列表 height 包含所有柱子的高度值的列表 width 每个柱子的宽度。可以指定一个固定值,那么所有的柱子都是一样的宽。
matplotlib.pyplot.colorbar([mappable=None,cax=None,ax=None,**kwargs]):绘制颜色栏 #参数说明:详情参见官方文档 mappable:指定要设置颜色栏的图像对象;默认为当前Figure对象 cax:指定要绘制颜色栏的绘图区;为Axes对象;默认为当前Axes ax:指定颜色栏的显示位置;为Axes对象的列表 #通常用于有多个子图的情况,不和c...
3、柱状图:排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱状图中。 特点:绘制连离散的数据,能够一眼看出各个数据的大小,比较数据之间的差别。(统计/对比) api:plt.bar(x, width, align='center', **kwargs) 1 2 3 4 5 6 7 Parameters: x : 需要传递的数据 ...
**kwargs::其他参数。 以下实例我们简单实用 bar() 来创建一个柱形图: 实例 importmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as np x= np.array(["Run-1","Run-2","Run-3","C-Run"]) y= np.array([12, 22, 6, 18]) plt.bar(x,y)
Matplotlib 散点图 我们可以使用 pyplot 中的 scatter() 方法来绘制散点图。 scatter() 方法语法格式如下: matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=..
绘制柱状图,我们主要用到bar()函数。只要将该函数理解透彻,我们就能绘制各种类型的柱状图。 我们先看下bar()的构造函数:bar(x,height, width,*,align='center',**kwargs) x 包含所有柱子的下标的列表 height 包含所有柱子的高度值的列表 width 每个柱子的宽度。可以指定一个固定值,那么所有的柱子都是一样的宽...
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.3, cmap='viridis') plt.colorbar(); # 显示颜色对比条 注意图表右边有一个颜色对比条(这里通过colormap()函数输出),图表中的点大小的单位是像素。使用这种方法,散点的颜色和大小都能用来展示数据信息,在希望展示多个维度数据集合的情况下很直观。
柱状图分为垂直柱状图(bar)和水平柱状图(barh)。 垂直柱状图:ax.bar(x,height,width=0.8,bottom=None,*,align='center',data=None,**kwargs) x,条形的 x 坐标,float or array-like height,条形的高度,float or array-like width,条形的宽度,float or array-like ...