ax.bar(xticks + 0.25, sales_product_2, width=0.25, label="Product_2", color="blue") # 所有门店第三种产品的销量,继续微调x轴坐标调整新增柱子的位置 ax.bar(xticks + 0.5, sales_product_3, width=0.25, label="Product_3", color="green") ax.set_title("Grouped Bar plot", fontsize=15) ...
ax.bar(x_data, y_data_list[i], color = colors[i], bottom = y_data_list[i - 1], align = 'center', label = y_data_names[i]) ax.set_ylabel(y_label) ax.set_xlabel(x_label) ax.set_title(title) ax.legend(loc = 'upper right') def groupedbarplot(x_data, y_data_list, col...
title("Scatterplot with line of best fit grouped by number of cylinders", fontsize=20) plt.show() 图3 针对每列绘制线性回归线 或者,可以在其每列中显示每个组的最佳拟合线。 可以通过在 sns.lmplot() 中设置 col=groupingcolumn 参数来实现,如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释...
barh()函数允许我们自定义条形的颜色,可以为所有条形设置相同的颜色,也可以为每个条形设置不同的颜色。 importmatplotlib.pyplotasplt categories=['Red','Green','Blue','Yellow','Purple']values=[12,15,8,10,5]plt.figure(figsize=(10,6))plt.barh(categories,values,color=['red','green','blue','y...
然后,我们使用plt.bar函数绘制柱状图,并将类别标签作为x轴的标签。我们还通过设置yerr参数来显示每个类别的标准误差。最后,我们可以添加标题和标签,并显示图表: # 添加标题和标签 plt.title('Grouped Statistical Plot') plt.xlabel('Categories') plt.ylabel('Values') # 显示图表 plt.show() 现在我们已经完成了...
)plt.bar(x + 0.3, df_grouped['Other_Sales'], width = 0.2, color = '#FAC748')# 去除spinesax.spines['right'].set_visible(False)ax.spines['top'].set_visible(False)# x y细节plt.ylabel('Millions of copies')plt.xticks(x, df_grouped.index)plt.xlim(-0.5, 31)# 网格线ax.set_...
(x-width/2,men_scores,width,yerr=men_errors,label='Men',capsize=5)rects2=ax.bar(x+width/2,women_scores,width,yerr=women_errors,label='Women',capsize=5)ax.set_ylabel('Scores')ax.set_title('Grouped Bar Plot with Error Bars - how2matplotlib.com')ax.set_xticks(x)ax.set_xticklabels...
title("Scatterplot with line of best fit grouped by number of cylinders", fontsize=20)plt.show() 图3 针对每列绘制线性回归线 或者,可以在其每列中显示每个组的最佳拟合线。可以通过在 sns.lmplot() 中设置 col=groupingcolumn 参数来实现,如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
title("Scatterplot with line of best fit grouped by number of cylinders", fontsize=20)plt.show() 图3 针对每列绘制线性回归线 或者,可以在其每列中显示每个组的最佳拟合线。 可以通过在 sns.lmplot() 中设置 col=groupingcolumn 参数来实现,如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
subplots(figsize=(8,6)) # Create the plot ax.boxplot(x=[group.values for name, group in grouped], labels=grouped.groups.keys()) # Display it plt.show() Different color for each group We use the patch_artist=True parameter in the boxplot function to enable the ability to set ...