Simple bar graph express bar barplot Grouped bar graph color attribute and barmode=’group’ hue attribute Stacked bar graph color attribute label and color attributes with multiple plots Simple line graph express line lineplot Multiple line graph color and symbol attributes hue attribute Simple pie ...
from mpl_toolkits.basemap import Basemap import matplotlib.pyplot as plt map = Basemap(projection=...
3.1 使用dataframe的plot对象的bar方法 使用dataframe的plot对象的bar方法的示例代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import norm plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 防止中文标签乱码 plt.rcParams['ax...
# 柱状图1, 不同水果不同城市的销售额fig = px.bar(df, x="Fruit", y="Amount", color="City", barmode="group")# 箱型图1, 不同城市的销售额分布情况fig1 = px.box(df, x="City", y="Amount", color="City") 效果如下。 剩下就是文字模块啦,文字+CSS样式。 其中排版布局美化,通过Tailwind...
import numpy as npimport pandas as pdfrom bokeh.palettes import tolfrom bokeh.plotting import figure, showN = 10df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, 100, size=(15, N))).add_prefix('y')p = figure(x_range=(, len(df)-1), y_range=(, 800))p.grid.minor_grid_line_color = '#...
使用Matplotlib的bar()进行绘制,结果如下。 13. 雷达图 雷达图,可以可视化多个定量变量的一个或多个系列的值。 每个变量都有自己的轴,所有轴都连接在图形的中心。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from math import pi # 设置数据 df...
接下来,您需要使用Pandas库来读取和处理表格数据。您可以使用read_excel或read_csv函数读取表格数据,并使用DataFrame来处理数据。 对于生成图表,您可以使用Matplotlib库。Matplotlib支持生成各种类型的图表,包括折线图、柱状图、饼图和透视图。您可以使用不同的Matplotlib函数来生成不同类型的图表,并使用savefig函数将生成的图...
import plotlyimport plotly.offline as pyimport plotly.graph_objs as goplotly.offline.init_notebook_mode(connected=True)接下来是绘图代码，首先要对数据先进行处理，剩下的基础配置其实和Pyecharts比较类似 trace0 = go.Bar( x = x, y = y1, name = '商家A',)trace1 = go.Bar( x =...
counts.plot(kind='bar') 用Bokeh 表示调查结果 红色的条形图表示 538 个人关于「你认为自己有男子汉气概吗?」这一问题的答案。9~14 行的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标...
data_train.Survived.value_counts().plot(kind='bar')# plots a bar graph of those who surived vs those who did not. plt.title(u"获救情况 (1为获救)") # puts a title on our graph plt.ylabel(u"人数") 1. 2. 3. 4. 5.