1,100)group2=np.random.normal(2,1.5,100)group3=np.random.normal(-1,2,100)# 创建图形和坐标轴fig,ax=plt.subplots()# 绘制分组箱线图ax.boxplot([group1,group2,group3],labels=['Group 1','Group 2','Group 3'])# 设置标题和标签ax.set_title('Grouped Boxplot - how2matplotlib.com')ax...
names = ['group_a', 'group_b', 'group_c'] values = [1, 10, 100] plt.figure(figsize=(9, 3)) plt.subplot(131) plt.bar(names, values) plt.subplot(132) plt.scatter(names, values) plt.subplot(133) plt.plot(names, values) plt.suptitle('Categorical Plotting') plt.show() 控制线...
32,34,20,25)std_women=(3,5,2,3,3)fig,ax=plt.subplots()index=np.arange(n_groups)bar_width=0.35opacity=0.4error_config={'ecolor':'0.3'}rects1=ax.bar(index,means_men,bar_width,alpha=opacity,color='b',yerr=std_men,error_kw=error_config,label='Men')rects2=ax.bar(index+bar_width...
fig.savefig('matplot-bar-group.jpg') ax.legend()#显示图例 plt.show() bar()入参的第1个参数不是直接使用分类形式的tuple,而是根据分类的数量重新定义的numpy数组,这样2个柱形图就可以根据该数值加减宽度的一半实现并排放置。 用法类似pyplot.plot(),多了个参数where表示划线阶梯在该点的前中后哪个位置,可以...
In [5]: ts.plot(); 如果索引由日期组成,它会调用gcf().autofmt_xdate()以尝试按照上述方法很好地格式化x轴。 在DataFrame上,plot()可以方便地绘制带有标签的所有列: In [6]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=ts.index, columns=list("ABCD")) ...
plt.plot(x, x**2) plt.grid(True)#设置网格线plt.text(5,50,"TEXT1") plt.show() 花式文本: You can put a rectangular box around the text instance (e.g., to set a background color) by using the keyword bbox. bbox is a dictionary of Rectangle properties. For example: ...
text(x, medians_dict[xticklabel]*1.01, "#obs : "+str(n_ob), horizontalalignment='center', fontdict={'size':14}, color='white') add_n_obs(df,group_col='class',y='hwy') # Decoration plt.title('Box Plot of Highway Mileage by Vehicle Class', fontsize=22) plt.ylim(10, 40) ...
python matplotlib 画网格 matplotlib设置网格线,第一部分基础知识第一节图形绘制plt.figure(),设置图片大小plt.plot(x,y),画图plt.grid(),绘制网格线plt.axis(),设置坐标轴范围plt.xlim(),设置X轴范围plt.ylim(),设置Y轴范围importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#
# Read data df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/email_campaign_funnel.csv") # Draw Plot plt.figure(figsize=(13,10), dpi= 80) group_col = 'Gender' order_of_bars = df.Stage.unique()[::-1] colors = [plt.cm.Spectral(i/float(len(df[group...
ax.plot(activity, cat, label="cat")ax.legend() plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 2.散点图 散点图经常用来表示数据之间的关系,使用的是 plt 库中的scatter()方法,还是先看下scatter()的语法,来自官方文档: matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap...