看到一个不错的github-项目,作者使用 Python 中的 matplotlib 库创建时间序列动画图表,特别是条形图竞赛(bar chart race)动画。 github地址:github.com/KeithGalli/t 0 时间序列动画图表具有很高的吸引力和教育价值,可以有效地展示数据随时间变化的趋势。 Python 的 matplotlib 库是一个
bar =''def buildmebarchart(i=int): iv =min(i,len(df1.index)-1) #the loop iterates an extra onetime, which causes the dataframes to go out of bounds. This was the easiest (most lazy) way to solve this :) objects = df1.m...
华夫饼图 (Waffle Chart) 饼图(Pie Chart) 树形图 (Treemap) 条形图 (Bar Chart) 变化(Change) 时间序列图 (Time Series Plot) 带波峰波谷标记的时序图 (Time Series with Peaks and Troughs Annotated) 自相关和部分自相关图(Autocorrelation (ACF) and Partial Autocorrelation (PACF) Plot) 交叉相关图(Cro...
31 华夫饼图 (Waffle Chart) 32 饼图 (Pie Chart) 33 树形图 (Treemap) 34 条形图 (Bar Chart) 六、变化 (Change) 35 时间序列图 (Time Series Plot) 36 带波峰波谷标记的时序图 (Time Series with Peaks and Troughs Annotated) 37 自相关和部分自相关图 (Autocorrelation (ACF) and Partial Autocorre...
15、有序条形图 (Ordered Bar Chart) 有序条形图有效地传达了项目的排名顺序。但是,在图表上方添加度量标准的值,用户可以从图表本身获取精确信息。 16、棒棒糖图 (Lollipop Chart) 棒棒糖图表以一种视觉上令人愉悦的方式提供与有序条形图类似的目的。 17、...
15、有序条形图 (Ordered Bar Chart) 有序条形图有效地传达了项目的排名顺序。但是,在图表上方添加度量标准的值,用户可以从图表本身获取精确信息。 16、棒棒糖图 (Lollipop Chart) 棒棒糖图表以一种视觉上令人愉悦的方式提供与有序条形图类似的目的。 17、包点图 (Dot Plot) ...
31 华夫饼图 (Waffle Chart) 32 饼图 (Pie Chart) 33 树形图 (Treemap) 34 条形图 (Bar Chart) 六、变化 (Change) 35 时间序列图 (Time Series Plot) 36 带波峰波谷标记的时序图 (Time Series with Peaks and Troughs Annotated) 37 自相关和部分自相关图 (Autocorrelation (ACF) and Partial Autocorre...
plt.bar(index, data_series3, bar_width, label='Series 3', color='purple', edgecolor='black', bottom=np.array(data_series1) + np.array(data_series2)) # 添加标题和标签 plt.title('Complex Bar Chart') plt.xlabel('Categories')
To plot a bar chart, we use thebar()function. To change tick settings, we usetick_params()function. To set space, we usetight_layout()function. plt.bar() Read:Matplotlib x-axis label Matplotlib plot time series x axis Here we’ll learn to set the x-axis of the time series data ...
bar = ''def buildmebarchart(i=int): iv = min(i, len(df1.index)-1) #the loop iterates an extra one time, which causes the dataframes to go out of bounds. This was the easiest (most lazy) way to solve this :) objects = df1.max().index ...