使用matplotlib 库的 subplots 函数创建图形对象,并使用 bar 函数绘制堆叠柱状图,具体代码如下: fig, ax =plt.subplots() rects1= ax.bar(x, df['销售数量'], bar_width, label='销售数量') rects2= ax.bar(x, df['销售数量2'], bar_width, bottom=df['销售数量'], label='销售数量2') 添加标签...
使用matplotlib绘制柱状图,其中subplots()方法会返回一个Figure对象和一个Axes对象。然后使用bar()方法绘制两组柱状图,并设置标签。 添加标签和标题 #添加标签和标题ax.set_xlabel('店铺名称') ax.set_ylabel('销售数量') ax.set_title('Double Bar Chart') ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(df['店铺名称...
Matplotlib 支持多种类型的图表,包括但不限于: 折线图(Line Plot) 柱状图(Bar Plot) 散点图(Scatter Plot) 直方图(Histogram) 饼图(Pie Chart) 应用场景 数据分析: 用于展示数据的分布和趋势。 报告制作: 在报告中插入图表以直观展示分析结果。 科学研究: 在论文中展示实验数据和结果。
如果想生成累积柱状图，则只需指定stacked=True即可，核心代码：# -*- coding: utf-8 -*-#By:Eastmount CSDNimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltdata = pd.read_csv("data.csv", index_col='year') data.plot(kind='bar', stacked=True)plt.show()输出如图所示。从图中可以对比五个...
下列代码是产生四个用户的随机月消费数据,然后调用bar()函数绘制图形。代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # -*- coding: utf-8 -*- #By:Eastmount CSDN import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #随机产生4个整数(0到100之间) data = np.random.randint(0,100,4...
cmap用于指定matplotlib色条,采用seaborn美化样式text_color_threshold用于指定文本颜色亮度,区间[0, 1]vmin和vmax用于指定与cmap最小最大值对应的单元格最小最大值(10以下同色,70以上同色)我们可以看到以上对于缺失值来说,其背景色是黑色,我们可以通过链式方法和高亮缺失值对缺失值背景色进行修改...
pandas作为python最主流的python语言库,除了集成了数据分析常用的数据结构、统计方法之外,还集成了matplotlib,用于绘制图形。其操作简单、功能丰富。是matplotlib一个上层接口。 图形示例 下面将以iris数据集为例,使用代码和具体示例介绍怕pandas如何绘制常用图形。 加载并构造数据 from sklearn import datasets import pandas...
ax3.set_title('bar chart') ax3.set_xlabel('Year') ax3.set_ylabel('Income') #设置fig1标题 fig1.suptitle('Using matplotlib') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. ...
Matplotlib 的优点在于,由于 Pandas 从创建之初就是建立在 Matplotlib 之上的,因此 Matplotlib 与 Pandas 的集成非常完美,所有 matplotlib 函数都可以在 Pandas 中使用。 提醒一下,以下是 Pandas 中集成的 11 种 Matplotlib 显示方法: “area” 表示面积图, “bar” 表示垂直条形图, “barh” 表示水平条形图, ...
最简单的绘图方式是使用DataFrame的plot方法,它会自动调用Matplotlib来创建图表。 importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建示例数据data={'Date':pd.date_range(start='2023-01-01',periods=10),'Value1':np.random.rand(10)*100,'Value2':np.random.rand(10)*50,'Category':['A'...