簇状柱形图 plt.figure(figsize=(5, 3)) plt.title("年销售额") plt.xlabel("年份") plt.ylabel("销售额") # width：设置柱的宽度 w = 0.2 plt.bar(x-w, y1, width=w, label="北区") plt.bar(x, y2, width=w, label="中区") plt.bar(x+w, y3, width
(图形属性包括包括窗体大小、每英寸的点数、线条宽度、颜色、样式、坐标轴、坐标和网络属性、文本、字体等) 输入: plt.rcParams.keys() 可查看rcParams参数设置,这里列出几个非常常用的rc参数函数: # 显示图像的最大范围 lt.rcParams['figure.figsize'] #分辨率 matplotlib.rcParams[‘savefig.dpi'] # 差值方式 plt...
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号plt.figure(figsize=(10,6)) # 使用Seaborn绘制折线图 sns.lineplot(data=df, x='日期', y='销售数', color...
axes[0,1].set(title='Upper Right') Axis Axes和Figure三者关系: 初步绘制曲线 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x = np.linspace(-2,6,50)# 创建一个numpy数组,x包含了从-2到6之间等间隔的50个值y1 = x +3# 曲线 y1y2 =3- x# 曲线 y2plt.figure()# 定义一个图像窗口plt.plot(x,...
Matplotlib 支持在此页面上绘制多个子图,并展示了有用的展示数据视图。 Python 复制代码 # 创建子图 fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8)) # 绘制折线图 axs[0, 0].plot(data['date'], data['sales']) axs[0, 0].set_title('Sales Over Time') ...
from matplotlib.font_managerimportFontProperties font=FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simsun.ttc')plt.style.use('ggplot')fig=plt.figure()#创建一块新的画布 ax1=fig.add_subplot(1,2,1)#将画布分成两块,取第一块 ax2=fig.add_subplot(1,2,2)x=np.arange(20)#x的范围 ...
plt.title("标题") #添加注释 plt.annotate('我是注释', xy=(2,5), xytext=(2, 10), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.01), ) plt.show() 3-3、多个图形 '''创建画板创建画纸选择画纸绘图'''#创建画板fig=plt.figure(1)#第2步:创建画纸(子图)#选择画纸1ax1=plt.subplot(1,2,...
grouped=data.groupby(['Question Text','Answer Text']).size().reset_index(name='counts')importmatplotlib.pyplotasplt plt.figure()grouped.plot(kind='bar',title="Functional Status Count",figsize=(15,10),legend=True,fontsize=12)plt.show() ...
---matplotlib--- fig=plt.figure() #图像所在的基对象 ax=fig.add_subplot(2,2,1) #2*2的图像,当前选中第1个 fig, axes = plt.subplots(nrows, nclos, sharex, sharey) #创建图像,指定行、列、共享x轴刻度、共享y轴刻度 plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, ...
# 运行以下代码import pandas as pdimport numpy as np# visualizationimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline步骤2 数据集地址在这一步，我们指定了包含 Apple 公司股价数据的文件路径。# 运行以下代码path9 = 'exercise_data/Apple_stock.csv'# Apple_stock.csv步骤3 读取数据并存为一个名叫apple的...