data = np.load('./data/国民经济核算季度数据.npz') name = data['columns']## 提取其中的columns数组,视为数据的标签 values = data['values']## 提取其中的values数组,数据的存在位置 label = ['第一产业','第二产业','第三产业']## 刻度标签 plt.figure(figsize=(6,5))## 设置画布 plt.bar(...
折线图(line chart)是我们日常工作、学习中经常使用的一种图表,它可以直观的反映数据的变化趋势。 可视化结果: 直线:左上直线图形显示。 曲线:右上带有样式变化和标记的折线预览。 代码如下: def draw_line(): N = 8 t = np.linspace(0, 1, N) fig, (axA, axB) = plt.subplots(1, 2) # Line axA...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#标签labels = np.array(['语文','数学','英语','生物','物理','化学'])#数据个数dataLenth =6#数据data = np.array([7,4,3,6,4,8]) angles = np.linspace(0,2*np.pi, dataLenth, endpoint=False) data = np.concatenate((data, [data[0]]))# ...
初始化echarts实例 var myChart = echarts.init(document.getElementById('main')); // 指定图表的配置项和数据 var option = { title: { text: 'ECharts 入门示例'
plt.title('Simple Line Chart') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') # 显示图例 plt.legend() # 显示图表 plt.show() 上述代码首先导入Matplotlib库,然后创建了一组简单的数据并使用plt.plot绘制了折线图。接着,添加了标题和坐标轴标签,并通过plt.legend显示图例。最后,通过plt.show显示图表。
'Unbelievably Long\nCategory E']values=np.random.randint(1,100,len(categories))plt.figure(figsize=(12,6))plt.bar(categories,values)plt.xlabel('Categories from how2matplotlib.com')plt.ylabel('Values')plt.title('Bar Chart with Multi-line Labels')plt.xticks(rotation=0)plt.tight_layout()plt....
plt.title('Simple Line Chart')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis') # 显示图例 plt.legend() # 显示图表 plt.show() 上述代码首先导入Matplotlib库,然后创建了一组简单的数据并使用plt.plot绘制了折线图。接着,添加了标题和坐标轴标签,并通过plt.legend显示图例。最后,通过plt.show显示图表...
数据分析就是将数据以各种图表的形式展现给领导,供领导做决策用,因此熟练掌握饼图、柱状图、线图等图表制作是一个数据分析师必备的技能。Python有两个比较出色的图表制作框架,分别是Matplotlib和Pyechart。本文主要讲述使用Matplotlib制作各种数据图表。 Matplotlib是最流行的用于绘制2D数据图表的Python库,能够在各种平台上使...
Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,它提供了丰富的绘图功能。在绘制散点图、折线图等图表时,标记(markers)是一个非常重要的元素,它可以帮助我们更好地区分不同的数据点或数据系列。本文将详细介绍Matplotlib中的标记使用方法,包括内置标记、自定义标记、标记大小和颜色设置等内容。
bottom → 每个柱y轴下边界 , bottom扩展即可化为甘特图 Gantt Chart align → 决定整个bar图分布,默认left表示默认从左边界开始绘制,center会将图绘制在中间位置 xerr/yerr → x/y方向error bar plt.figure(figsize=(10,4)) ...