importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 数据categories=['A','B','C','D']values=[3,7,2,5]errors=[0.5,1,0.3,0.8]# 创建柱状图并添加误差线plt.figure(figsize=(8,6))plt.bar(categories,values,yerr=errors,capsize=5)plt.title('Bar Plot with Error Bars - how2matplotlib.com')plt.xlabe...
plt.legend() plt.title('柱状图上方显示数据示例') # 显示图形 plt.show() 在这个例子中,我们首先导入了Matplotlib库,并定义了一些示例数据。然后,我们使用bar()函数绘制了柱状图,并指定了柱子的高度和误差范围。接下来,我们使用text()函数在每个柱子上方显示数据。text()函数的第一个参数是x轴坐标,第二个参数...
6))# 绘制带误差条的柱状图ax.bar(categories,values,yerr=errors,capsize=5)# 设置标题和轴标签ax.set_title('Bar Chart with Error Bars - how2matplotlib.com')ax.set_xlabel('Categories')ax.set_ylabel('Values
/usr/bin/env python#a bar plot with errorbarsimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt N= 5menMeans= (20, 35, 30, 35, 27) menStd= (2, 3, 4, 1, 2) ind= np.arange(N)#the x locations for the groupswidth = 0.35#the width of the barsfig, ax=plt.subplots() rects1= a...
matplotlib 绘制柱状图的几个例子 1 error bar #!/usr/bin/env python#a bar plot with errorbarsimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt N= 5menMeans= (20, 35, 30, 35, 27) menStd= (2, 3, 4, 1, 2) ind= np.arange(N)#the x locations for the groupswidth = 0.35#the width ...
1.函数bar()——用于绘制柱状图 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 1. 2. 3. 4. 5. import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt ...
1. 实现对柱状图添加误差棒,bar()篇内容,官方bar()文档,柱状图参数详情 补充参数信息 xerr, yerr:分别针对水平、垂直型误差 error_kw:设置误差记号的相关参数,包括elinewidth设置线型粗细,ecolor设置颜色,capsize设置顶部横线大小 最简的实现 import matplotlib.pyplot as plt ...
histtype: 可选{'bar', 'barstacked', 'step', 'stepfilled'}之一,默认为bar,推荐使用默认配置,step使用的是梯状,stepfilled则会对梯状内部进行填充,效果与bar类似 align: 可选{'left', 'mid', 'right'}之一,默认为'mid',控制柱状图的水平分布,left或者right,会有部分空白区域,推荐使用默认 ...
matplotlib是一个Python的绘图库,用于创建各种静态、动态、交互式的图表和可视化。它提供了丰富的绘图功能,可以绘制线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图等多种类型的图表。 在matplotlib中,错误条(error bar)是一种用于表示数据的不确定性或误差范围的图形元素。它通常由一个垂直线段和两个水平线段组成,垂直线段表示...
1. 柱状图(条形图) —— bar() / barh() 柱状图又叫条形图,用于绘制定性(分类)数据的分布特征,比如不同国家的GDP、不同年龄段的平均体重等。这次,我们以一组学生的身高来演示它的作图方法。 参数: align:对齐方式,即条形相对于刻度的位置 color:颜色 ...