yticks(y_pos, categories) plt.xlabel('Values') plt.title('Grouped Horizontal Bar Chart - how2matplotlib.com') plt.legend() plt.tight_layout() plt.show() Python CopyOutput:这个例子创建了一个分组水平条形图,直观地比较了男性和女性在不同组别中的数据。
15,10]values3=[8,5,12]plt.figure(figsize=(10,6))plt.barh(categories,values1,label='Group A')plt.barh(categories,values2,left=values1,label='Group B')plt.barh(categories,values3,left=[i+jfori,jinzip(values1,values2)],label='Group C')plt.title('Stacked Horizontal Bar Chart -...
# 按照某一列进行分组并求均值 grouped = data.groupby('category').mean() print(grouped) 进一步地,机器学习库如Scikit-learn,可以帮助你构建预测模型,进一步分析数据。这些模型不仅帮助揭示当前数据趋势,还有助于预测未来的可能变化。 构建简单的线性回归模型: from sklearn.linear_model import LinearRegression #...
Usually the variables are grouped together into a list or dictionary of multiple return values. import PySimpleGUI as sg window_rows = [[sg.Text('SHA-1 and SHA-256 Hashes for the file')], [sg.InputText(), sg.FileBrowse()], [sg.Submit(), sg.Cancel()]] window = sg.Window('SHA...
Usually the variables are grouped together into a list or dictionary of multiple return values. import PySimpleGUI as sg window_rows = [[sg.Text('SHA-1 and SHA-256 Hashes for the file')], [sg.InputText(), sg.FileBrowse()], [sg.Submit(), sg.Cancel()]] window = sg.Window('SHA...
print(grouped) 进一步地,机器学习库如Scikit-learn,可以帮助你构建预测模型,进一步分析数据。这些模型不仅帮助揭示当前数据趋势,还有助于预测未来的可能变化。 构建简单的线性回归模型: from sklearn.linear_model import LinearRegression # 创建模型并拟合数据 ...