matplotlib 3.4.0 中的新功能 现在有一个内置的 Axes.bar_label 自动标记条的辅助方法: fig, ax = plt.subplots() bars = ax.barh(indexes, values) ax.bar_label(bars) 请注意,对于分组/堆叠条形图,将有多个条形容器,它们都可以通过 ax.containers 访问: for bars in ax.containers: ax.bar_label(ba...
plt.xlabel("我的x轴") plt.title("开始啦啦啦啦啦啦啦啦") plt.legend() #显示bar参数中的label标签来,图例 plt.show()
capsize:标量,可选参数。确定errorbars上限的长度,默认为None,从errorbar.capsize rcParam获取到值。 error_kw:字典类型,可选参数。kwags参数被传给errorbar方法。 ecolor和capsize可能在这被指定而不是作为一个单独的kwargs。 align:{'center','edge'},可选参数,默认:'center'。 如果是'edge',通过左边界(条...
pyplot的高级功能 添加图例与注释 案列-给图形添加图例 案例-显示坐标点 pyplot的高级功能 除了绘制曲线图形,pyplot中的 bar()、hist() 等函数还可用于绘制条形图、直方图等其他种类的图形。 此外,我们也可以修改图形中的各种属性,为图形添加图例、标题、注释等。 下面我们来认识pyplot中的一些高级功能。 添加图例与...
bottom是柱子底部的y坐标;histtype指定直方图的类型,如’bar’、’barstacked’、’step’、’stepfilled’等;align指定柱子的对齐方式;orientation指定直方图的方向,可以是’vertical’或’horizontal’;rwidth设置柱子的相对宽度;log表示是否使用对数刻度;color设置柱子的颜色;label设置图例的标签;stacked表示是否将多个直方图...
当pyplot调用barh时,用于设置图表刻度标签的参数是tick_label。以下是对该参数的详细解释和用法示例: 参数解释 tick_label:标量或数组之类,表示条的刻度标签(默认值为None)。通过设置这个参数,可以自定义每个条形的刻度标签。 用法示例 python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 y =...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 设置画布颜色为 blueplt.style.use("seaborn-v0_8-whitegrid")fig,ax=plt.subplots()# y 轴数据data=[[5,25,50,20],[4,23,51,17],[6,22,52,19]]X=np.arange(4)width=0.25plt.bar(X+width*0,data[0],color='darkorange',width=width,label='A'...
plt.barh(x,y,align="center",color="b",tick_label=[],hatch="\") 完整语法示例如下: import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt # 防止乱码 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False ...
在这个示例中,我们绘制了两个数据系列的柱状图,并通过调整bar_width和index参数来控制柱形之间的间距。同时,我们还使用了color参数为每个数据系列设置了不同的颜色,并通过label和plt.legend函数添加了图例。最后,使用plt.tight_layout函数调整了图表的布局,以避免标签和标题重叠。
plt.plot(x,y,ls=":",c='r',lw=1,label="test_line1") # 显示图例 upper:上 lower:下 center:居中 right:右 left:左 空格隔开进行组合 plt.legend(loc="lower left") 1. 2. 3. 4. bar()——柱状图 # 准备数据 x = np.arange(0,9) ...