使用堆积柱形图时,用bottom参数传值的方式控制柱形的值,使后绘制的柱形位于先绘制的柱形之上,代码示例如下: plt.bar(x,y1,tick_label = ['a','b','c','d','e'],width = bar_width) plt.bar(x,y2,bottom = y1,width = bar_width) plt.show() 1. 2. 3. 带有误差棒的堆积柱形图绘制如下图...
1. 散点图 >>> import numpy as np >>> x = np.array([1, 2, 3, 4]) >>> y = np.array([1, 2, 3, 4]) >>> plt.plot(x,y,'o') 1. 2. 3. 4. 输出结果如下 2. 散点图和直线图的叠加 >>> plt.plot(x,y,marker='o', linestyle='--', linewidth=2) 1. 输出结果如下...
from pyg2plot import Plot# 创建柱状图实例bar = Plot("Bar")line = Plot("Line")# 定义数据data = [ {"x": "A", "y": 10}, {"x": "B", "y": 20}, {"x": "C", "y": 30}]# 设置柱状图数据bar.setData(data)# 设置折线图数据line.setData(data)# 实现联动bar.on('plot...
scalars are supported as well (equivalent to an array with constant value). The parameters can also be2-dimensional. Then, the columns represent separate data sets. fmt : str, optional A format string, e.g.'ro'forred circles. See the *Notes*sectionfora full description of the format strin...
importnumpyasnp # 随机采集股票价格数据 days = np.arange(1,11) stock_price_A = np.random.rand(10) *10+50# 随机生成股票A的价格 stock_price_B = np.random.rand(10) *8+45# 随机生成股票B的价格 # 构建subplots fig, axs = plt.subplots(2,1, figsize...
>>>importnumpyasnp>>>x=np.array([1,2,3,4])>>>y=np.array([1,2,3,4])>>>plt.plot(x,y,'o') 输出结果如下 2. 散点图和直线图的叠加 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>plt.plot(x,y,marker='o',linestyle='--',linewidth=2) ...
DataFame or a structured numpy array. data 参数接受一个对象数据类型,所有可被索引的对象都支持,如 dict 等 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np '''read file fin=open("para.txt") a=[] for i in fin: a.append(float(i.strip())) a=np.array(a) a=a.reshape(9,3) '''...
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#字体微软雅黑 plt.subplot(1,1,1)#建立一个坐标系 #指明x和y值 x = np.array(["东区","南区","西区","北区"]) ...
这里顺便说下ndarray类型,表示一个N维数组对象,其有一个shape(表维度大小)和dtype(说明数组数据类型的对象),使用zeros和ones函数可以创建数据全0或全1的数组,原型: numpy.ones(shape,dtype=None,order='C'), 其中,shape表数组形状(m*n),dtype表类型,order表是以C还是fortran形式存放数据。 1.3 zip() zip()...
importnumpy as np importmatplotlib.pyplot as plt importmatplotlib.font_manager as fm zhfont1 = fm.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simkai.ttf') func = np.poly1d(np.array([1,2,3,4])) # 生成指定的多项式 1,2,3,4是系数 相当于f(x) = 1*x**4 + 2*x**3 + x**3 + 4*x...