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...
plt.bar_label(container,labels=None,*,fmt='%g',label_type='edge',padding=0,**kwargs,) container: bar或barh函数返回值 labels : 标签文本列表,默认为None,即为使用fmt参数格式化的柱子的数据 fmt: 标签的格式字符串,默认值为'%g',即将标签值格式化为浮点数 label_type :标签类型,可选参数为'edge',...
matplotlib.pyplot.hist(x, bins=None, range=None, density=None, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical', rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, **kwargs) 其中,x是要绘制直方图的数据;bins表示直方图的柱子数量或...
# align:对齐方式,color:颜色 tick_label:x属性的标签 hatch:柱上的遮盖样式 plt.bar(x,y,align="center",color="c",tick_label=labels,hatch="/") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. barh()——条形图 # 参数格式和柱状图一样 plt.barh(x,y,align="center",color="c",tick_label=labels,hatch="/"...
plt.bar(categories, values, color='b') plt.title('柱状图') plt.xlabel('类别') plt.ylabel('值') plt.show() 三、高级图表 接下来,我们使用Seaborn绘制一些高级图表,如箱线图、热力图和回归图。 python 复制代码 import seaborn as sns import pandas as pd ...
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。
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 =...
ax.bar(x=np.arange(1,14,2),height=app,color=["mistyrose","lightcoral","indianred","firebrick","brown","darkred","maroon"]\ ,bottom=0,edgecolor="gold",label="苹果",linewidth=2,width=1,alpha=1) 2 这里只展示了一个水果的销售量,我们不必把图例加进去,给它添加一个y轴标签即可,不然我们...
bar()的第一个參数为每根柱子左边缘的横坐标;第二个參数为每根柱子的高度;第三个參数指定全部柱子的宽度,当第三个參数为序列时,能够为每根柱子指定宽度。bar()不自己主动改动颜色。 n = np.array([0,1,2,3,4,5]) x= np.linspace(-0.75, 1., 100) ...
# Text on the top of each bar for i in range(len(r4)): plt.text(x = r4[i]-0.5 , y = bars4[i]+0.1, s = label[i], size = 6) # Adjust the margins plt.subplots_adjust(bottom= 0.2, top = 0.98) # Show graphic plt.show() ...