我们可以通过直接指定bar方法里面的align="center"就可以让文字居中了。 importmatplotlib.pyplot as plt plt.xlabel(u'性别') plt.ylabel(u'人数') plt.xticks((0,1),(u'男',u'女')) plt.bar(left=(0,1),height=(1,0.5),width=0.35,align="center") plt.show() 接下来,我们还可以给图标加入标题...
# 单系列柱状图方法一:plt.plot(kind='bar/barh') df.plot(kind='bar',ax = axes[1],grid = True,colormap='Reds_r') # 多系列柱状图 df.plot(kind='bar',ax = axes[2],grid = True,colormap='Blues_r',stacked=True) # 多系列堆叠图 # stacked → 堆叠 df.plot.barh(ax= axes[3],gri...
2.9 Grouped bar chart 分组条形图 分组条形图可以先分组,在画出每组内部的条形图。这里我们用pandas中的简洁画法。 ##grouped bar chart df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, (10, 3)), columns = ['A', 'B', 'C']) df1 df1.plot(kind='bar') References matplotlib.org/tutorials sea...
# 创建一个Seriess=pd.Series(np.random.rand(10),index=np.arange(10))# 使用Series绘制图表s.plot(kind='bar')plt.title('Series Bar Plot')plt.xlabel('Index')plt.ylabel('Random Value')plt.show() 数据探索的图表案例 在数据分析过程中,可视化是一种重要的数据探索工具。以下是一些使用Pandas和Matpl...
plot(kind='bar', stacked=True) plt.show() 输出如图所示。从图中可以对比五个城市2002年到2014年的商品房价信息,并采用不同颜色进行区分。 如果想对比不同子图,可以利用参数subplots绘制DataFrame中每个序列对应的子图。核心代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data.plot(color='y',...
Series.plot():series的index为横坐标,value为纵坐标 kind → line,bar,barh…(折线图,柱状图,柱状图-横…) label → 图例标签,Dataframe格式以列名为label style → 风格字符串,这里包括了linestyle(-),marker(.),...
Matplotlib Bar Chart: Exercise-11 with Solution Write a Python program to create bar plot from a DataFrame. Sample Data Frame: a b c d e 2 4,8,5,7,6 4 2,3,4,2,6 6 4,7,4,7,8 8 2,6,4,8,6 10 2,4,3,3,2 Sample Solution: ...
plot(kind='pie', subplots=True, figsize=(8, 8))plt.title("Pie Chart of Vehicle Class - Bad")plt.ylabel("")plt.show() 图32 图32-2 33 树形图 (Treemap) 树形图类似于饼图,它可以更好地完成工作而不会误导每个组的贡献。 (『Python数据之道』注:需要安装 squarify 库) 代码语言:javascript ...
plot(kind='pie', subplots=True, figsize=(8, 8))plt.title("Pie Chart of Vehicle Class - Bad")plt.ylabel("")plt.show() 图32 图32-2 33、树形图 (Treemap) 树形图类似于饼图,它可以更好地完成工作而不会误导每个组的贡献。 (『Python数据之道』注:需要安装 squarify 库) 代码语言:javascript...
plt.plot(x,y) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 输出结果如下:(没有任何图表修饰元素,仅根据数据出图) 2.1.2 添加图形标记 核心参数:marker/markersize 这两个参数分别控制标记有无(样式)和大小尺寸 #控制标记以.显示 plt.plot(x,y,marker='.') ...