这篇我们用matplotlib从构造最简单的bar一步一步向复杂的bar前行。什么是最简单的bar,看如下语句你就知道她有多么简单了: importmatplotlib.pyplot as plt plt.bar(left = 0,height = 1) plt.show() 执行效果: 是的,三句话就可以了,是我见过最简单的绘图语句。首先我们import了matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 设置绘图风格 # 法1： #sns.set(style=...
2.3 柱状图(Bar Chart) 柱状图用于比较不同类别的数据,可以是水平或垂直的。 importmatplotlib.pyplotasplt# 定义数据categories = ['A','B','C','D'] values = [10,15,7,20]# 绘制柱状图plt.bar(categories, values, color='skyblue') plt.xlabel('类别') plt.ylabel('值') plt.title('柱状图示例'...
bar是 Matplotlib 库中用于绘制条形图的函数之一。条形图是一种用于比较不同类别数据之间差异的常见可视化方式。 Step 1:安装Matplotlib库 pip3 install matplotlib Step 2:柱状图的Python示例代码 importmatplotlib.pyplotasplt# 数据categories=['A','B','C','D','E']# 类别values=[20,35,30,25,40]# 值#...
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) plt.show() plt.xticks的用法和我们前面说到的left,height的用法差不多。如果你有几个bar,那么就是几维的元组。第一个是文字的位置...
basic_bar_chart.py import matplotlib.pyplot as plt # Data categories = ['A', 'B', 'C', 'D'] values = [10, 20, 15, 25] # Create a bar chart plt.bar(categories, values) # Add labels and title plt.xlabel("Categories") plt.ylabel("Values") plt.title("Basic Bar Chart") # ...
importmatplotlib.pyplotasplt categories=['A','B','C','D']values=[4,7,2,5]colors=['red','green','blue','yellow']plt.figure(figsize=(8,6))plt.bar(categories,values,color=colors)plt.title('Multicolor Bar Chart - how2matplotlib.com')plt.xlabel('Categories')plt.ylabel('Values')plt....
importmatplotlib.pyplotasplt categories=['A','B','C','D']values=[25,40,30,55]plt.figure(figsize=(10,6))plt.bar(categories,values)plt.title('Basic Bar Chart - how2matplotlib.com')plt.xlabel('Categories')plt.ylabel('Values')plt.show() ...
plt.title('Single Column Bar Chart') plt.show() 在这个例子中,我们首先导入了matplotlib.pyplot模块,并创建了两个列表bar_heights和bar_labels,分别表示柱子的高度和标签。然后,我们调用了plt.bar()函数来绘制柱状图,并设置了x轴和y轴的标签和标题。最后,我们使用plt.show()函数显示图表。多列数据的柱状图:要...
函数功能: 在x轴上绘制定性数据的分布特征 调用签名: plt.bar(x, y) 参数说明: x: 标示在x轴上的定性数据的类别 y: 每种定性数据的类别的数量 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt mpl.rcParams['...