[1]) # 绘制条形图 plt.bar(x, data[0], width=0.4, align='center', label='Group 1') plt.bar(x + 0.4, data[1], width=0.4, align='center', label='Group 2') # 设置x轴标签和标题 plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.title('Grouped Bar Chart') # 设置图例 plt.legend() #...
Python Code: frompandasimportDataFrameimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp a=np.array([[4,8,5,7,6],[2,3,4,2,6],[4,7,4,7,8],[2,6,4,8,6],[2,4,3,3,2]])df=DataFrame(a,columns=['a','b','c','d','e'],index=[2,4,6,8,10])df.plot(kind='bar')# Turn on ...
6))plt.barh(y-height/2,men_means,height,label='Men')plt.barh(y+height/2,women_means,height,label='Women')plt.yticks(y,categories)plt.title('How2matplotlib.com - Grouped Horizontal Bar Chart')
Matplotlib绘制Pandas数据框多列数据的柱状图教程 参考:Plot Multiple Columns of Pandas Dataframe on Bar Chart with Matplotlib 在数据可视化中,柱状图是一种常用且直观的图表类型,特别适合展示分类数据或时间序列数据。当我们需要同时比较多个变量或类别时,绘制多
再肝3天,整理了90个NumPy案例,不能不收藏! 2021-10-27 启用和检查交互模式 在Matplotlib 中绘制折线图 绘制带有标签和图例的多条线的折线图 在Matplotlib 中绘制带有标记的折线图 改变Matplotlib 中绘制的图形的大小 在Matplotlib 中设置轴限制 使用Python Matplotlib 显示背景网格 ...
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即种类 # y参数设置y轴的数据为'sepal length (cm)'，即花萼长度 # data参数传入DataFrame iris_df...
显示图形plt.show()七、折线图'''首先使用groupby方法根据“BMI”列对df（一个Pandas DataFrame）进行...
(9, 4)) df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index') im = ax.imshow(df.values, cmap="YlGnBu") fig.colorbar(im) # Loop over data dimensions and create text annotations textcolors = ["k", "w"] threshold = 55 for i in range(len(df)): for j in range(len(df.columns)...
(year, unit)# Add the data value on head of the barfor value in plot:height = value.get_height()plt.text(value.get_x() + value.get_width()/2.,1.002*height,'%d' % int(height), ha='center', va='bottom')# Add labels and titleplt.title("Bar Chart")plt.xlabel("Year")plt....