一、使用plot()绘制直线图 1. 代码实例:绘制直线图 二、使用plot()绘制折线图 1. 代码实例1:绘制折线图 2. 代码实例2:绘制折线+曲线 三、使用bar()绘制柱状图 1. 代码实例1: 单列柱状图绘制 2. 代码实例2:双列条形图绘制 3. 代码实例3:数据对比柱状图绘制 四、使用bath()绘制条形图 1. 代码实例 1:绘...
如下使用plot.bar() 函数做各个区域销售额的柱形图，由图可以看出华南区域的销售额最高，西南区域的销售...
函数stackplot() 绘制堆积折线图 函数broken_barh() 绘制间断条形图 AI检测代码解析 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["LiSu"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False plt.broken_barh([(30,100),(180,50),(260,70)]...
plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.scatterplot(x='GDP增长率(%)', y='人口变化率(%)', hue='地区', data=df, s=200) plt.title('北方省市GDP增长率与人口变化率关系(2020-2025)') plt.xlabel('GDP增长率(%)') plt.ylabel('人口变化率(%)') plt.axhline(0, color='gray', linestyle='-...
pyplot as plt # Number of preferences for different libraries library = ['Matplotlib', 'Seaborn', 'Plotly', 'Plotnine'] chosen_by = [2500, 1800, 3000, 2200] Powered By Creating a vertical bar plot involves calling the plt.bar() function with the library names and preference data. I'...
多个折线图的组合绘制【例7.10】给定时间范围在2009年至2017年间两种商品的市场销售价格增长率数据集data1, data2。请利用Python的折线图将两种商品价格的增长率信息进行绘制,反映到图上。关键技术:可以利用matplotlib包的plot函数进行多折线图的绘制。 折线图和散点图的组合绘制【例7.11】给定某只股票从2021年12月31...
df['Diagnosis'].value_counts().plot(kind='bar',color=['green','red'])plt.title('Diagnosis Distribution')plt.xlabel('Diagnosis')plt.ylabel('Patient Count')plt.show() 解释:该图显示了每个诊断类别(如“Healthy”与“Hypertension”)的人数分布,方便医生快速了解整体健康状况。
Each library takes a slightly different approach to plotting data. To compare them, I'll make the same plot with each library and show you the source code. For my example data, I chose this grouped bar chart of British election results since 1966: ...
Order to organize the rows and/or columns of the grid in, otherwise the orders are inferred from the data objects. kind: string, optional The kind of plot to draw (corresponds to the name of a categorical plotting function. Options are: “point”, “bar”, “strip”, “swarm”, “box...
rects2 = ax.bar(x + width/2, group2, width, label='对照组', color=sns.color_palette("Oranges")[2]) # 自动标注数值 def autolabel(rects): for rect in rects: height = rect.get_height() ax.annotate(f'{height}', xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height), ...