plt.scatter(values[:,0],values[:,8], marker='v',c='y')## 绘制散点 plt.scatter(values[:,0],values[:,9], marker='8',c='g')## 绘制散点 plt.scatter(values[:,0],values[:,10], marker='p',c='c')## 绘制散点 plt.scatter(values[:,0],
data = np.load('国民经济核算季度数据.npz') name = data['columns']## 提取其中的columns数组,视为数据的标签 values = data['values']## 提取其中的values数组,数据的存在位置 label = ['第一产业','第二产业','第三产业']## 刻度标签 plt.figure(figsize=(6,5))## 设置画布 plt.bar(range(3...
data = np.load('国民经济核算季度数据.npz') name = data['columns'] ## 提取其中的columns数组,视为数据的标签 values = data['values']## 提取其中的values数组,数据的存在位置 plt.figure(figsize=(8,7))## 设置画布 plt.scatter(values[:,0],values[:,2], marker='o')## 绘制散点图 plt.xl...
plt.ylabel('Values') plt.title('Multiple Column Bar Chart') plt.show() 在这个例子中,我们首先创建了一个包含三列数据的二维列表data和一个包含三个标签的列表labels。然后,我们使用plt.barh()函数绘制了水平方向的柱状图。在调用这个函数时,我们指定了x轴和y轴的数据,以及柱子的宽度。最后,我们设置了x轴...
plt.xticks(range(0,70,4),values[range(0,70,4),1],rotation="30") #散点图 plt.scatter(values[:,0],values[:,2],marker="p") plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18.
values(by=['total_revenue']) fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.scatter(company_data['...
from pywaffle import Wafflen_categories = d11.shape[0]colors=[plt.cm.inferno_r(i/float(n_categories)) for i in range(n_categories)]fig = plt.figure(FigureClass=Waffle, plots={ '111':{ 'values': d11['count'], 'labels': ["{0} ({1})".format(n[0], n[1]) for...
ylabel("Values") # 显示图表 plt.show() 2.4 饼图 代码语言:python 代码运行次数:7 运行 AI代码解释 import matplotlib.pyplot as plt # 绘制饼图 labels = ["A", "B", "C", "D", "E"] sizes = [10, 20, 30, 40, 50] plt.pie(sizes, labels=labels) # 设置图表标题 plt.title("Pie ...
ax2.plot(weights.index, weights.values) ax2.set_title('运动员体重频数分布折线图') ax2.set_xlabel('体重(kg)') ax2.set_ylabel('人数') plt.show() 4. 绘制饼图 (1) 使用饼图查看运动员的惯用脚(Preffered_Foot)字段中不同惯用脚人数的占比。
## 排序值df_grouped = df_grouped.sort_values('Global_Sales')df_grouped 在前文中，我们为每个区域构建了一个簇状条形图，其中宽度参数和x轴上的调整帮助我们拟合了每个平台的区域。类似地，我们将为每个区域绘制堆积条形图。这次，我们用bottom/left参数告诉Matplotlib正在绘制的条形图是什么样。plt.bar([1,2...