折线图常用于展示时间序列数据的趋势和变化,散点图用于呈现离散数据点的分布。柱状图适合比较不同时间点或组之间的数据,而面积图可以突出数据点之间的关系。箱线图有助于了解数据的分布和离群值。饼图适用于显示数据占比,热图用于呈现多维数据的关系,而雷达图展示多个维度的时间序列数据。
python绘制柱状图、折线图,散点图;柱状图横坐标中文格式设置;绘制特定函数图像 2 个月前 求知 learning 关注#matplotlib中横坐标中文展示 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager import time my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:\Windows\Fonts\msyh....
4,2]# 对应每个分类的数值,用于折线图# 创建柱状图plt.bar(x_data,y_bar,color='skyblue',label='Bar')# 绘制柱状图# 创建折线图plt.plot(x_data,y_line,marker='o',color='red',label='Line')# 绘制折线图# 添加图例
使用Matplotlib生成一个简单的折线图: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 数据 x = [0, 1, 2, 3, 4] y = [0, 1, 4, 9, 16] # 创建折线图 plt.plot(x, y) # 显示图形 plt.show() ``` 动态柱状图 使用Plotly生成一个动态的柱状图: ```python import plotly.express as px # ...
本篇旨在利用origin绘制常见的折线图,柱状图,以及垂线散点图,并通过双Y轴的形式将这几种类型图结合绘制。 通过多种图形的联合绘制来同步展示数据内容。 二、数据准备 如图1所示,包括1个X列,4个Y轴列,并对4个Y轴列数据进行了注释说明,分别代表A与B两个因子的两个参数(A:detection,response;B:detection,concentr...
创建数据可视化图表:柱状图与折线图结合 在数据分析和展示中,经常需要将数据可视化呈现,以便更直观地理解数据背后的趋势和关联关系。本篇文章将介绍如何使用 Python 中的 Pandas 和 Matplotlib 库创建一个柱状图与折线图结合的数据可视化图表。 准备工作 首先,我们需要导入必要的库,并读取我们的数据源,这里使用了 Pandas...
柱状图适用于展示时间序列数据的分组或分类,通常用于比较不同时间点或不同组之间的数据。 importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd# 创建时间序列数据data={'日期':pd.date_range(start='2023-01-01',periods=5,freq='D'),'数值1':[10,15,13,12,18],'数值2':[5,8,7,6,10]}df=pd.DataFrame(data...
通过使用Python中的Matplotlib库,我们将学习如何创建折线图、柱状图和百分比图。这些图表是数据可视化的基础,对于理解和分析数据非常有帮助。本文将通过简单的示例和清晰的步骤,帮助你掌握这些图表的基本制作方法。
1. 绘制柱形图 (1) 将运动员年龄(Age)划分为三个年龄段:’17-26’,’27-36’,’37-47’,统计不同年龄段的人数,并用柱状图可视化。 代码语言:txt 复制 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl # 读取数据 设置编码 不然会报错 ...