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.pyplot ,然后直接调用...
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'...
import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 设置绘图风格 # 法1： #sns.set(style=...
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#...
3. 柱状图(Bar Plot) 用于比较不同类别的数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import matplotlib.pyplot as plt x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] y = [10, 15, 7, 12, 9] # 绘制柱状图 plt.bar(x, y) # 添加标题和标签 plt.title("柱状图示例") plt.xlabel("X轴...
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...
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....
plt.bar(categories, values, color='blue') # 绘制柱状图 plt.title('Bar Chart Example') # 添加标题 plt.xlabel('Categories') # X轴标签 plt.ylabel('Values') # Y轴标签 plt.show() # 显示图表 通过上述步骤，我们可以轻松地使用Matplotlib绘制出基础的折线图和柱状图。这些基础图表是数据可视化...
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=[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() ...