frompandas.plottingimportscatter_matrix# 创建一个包含多个变量的DataFramedf=pd.DataFrame(np.random.rand...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 准备数据 data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 两个组别的数据,每个组别有三个条形图 # 生成x轴的位置 x = np.arange(data.shape[1]) # 绘制条形图 plt.bar(x, data[0], width=0.4, align='center', label='Group 1')...
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')
Python Code: from pandas import DataFrame import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 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(ki...
(10,6))# 绘制两组柱状图rects1=ax.bar(x-width/2,group1,width,yerr=errors1,label='Group 1',capsize=5)rects2=ax.bar(x+width/2,group2,width,yerr=errors2,label='Group 2',capsize=5)# 设置图表标题和轴标签ax.set_title('Grouped Bar Chart with Error Bars - how2matplotlib.com',fontsize...
grouped.plot(kind='bar') plt.xlabel('Group') plt.ylabel('Sum') plt.title('Grouped Data') plt.show() 在这个示例中,我们创建了一个包含两列的DataFrame对象。然后,使用groupby方法按照"Group"列进行分组,并对每个分组求和。最后,使用plot函数将分组后的数据绘制成柱状图。图表显示了每个分组的总和。
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...
# 使用pandas读取数据df = pd.read_csv('sales_data.csv')# 使用groupby按月份汇总销售额grouped = df.groupby('Month')['Sales'].sum().reset_index()# 使用matplotlib绘制柱状图plt.bar(grouped['Month'], grouped['Sales'])plt.title('Monthly Sales')plt.xlabel('Month')plt.ylabel('Sales')plt.show...
Matplotlib模块在绘制图表时,默认先建立一张画布,然后在画布中显示绘制的图表。 如果想要在一张画布中绘制多个图表,可以使用subplot()函数将画布划分为几个区域,然后在各个区域中分别绘制不同的图表。 subplot()函数的参数为3个整型数字: 第1个数字代表将整张画布划分为几行; ...
Here we are going to learn how we can plot grouped bar charts or we can say that multiple bar charts in the horizontal direction. Firstly, we have to know the syntax to create a horizontal bar chart: matplotlib.pyplot.barh(y, width, height=0.8, left=none, align='center', **kwargs)...