plt.bar(x, y, align="center", color="c",width=bar_width,label="title_A",alpha=0.5) plt.bar(x+bar_width, y1, align="center",color="b",width=bar_width,label="title_B",alpha=0.5) plt.xticks(x+bar_width/2, tick_label) plt.legend() plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7....
函数boxplot() 用于绘制箱线图 函数errorbar() 用于绘制误差棒图 AI检测代码解析 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.linspace(0.1,0.6,10) y=np.exp(x) error=0.05+0.15*x lower_error=error upper_error=0.3*error error_limit=[lower_error,upper_error] plt.errorbar(x,y,yer...
请谨记bar plot展示的是某种变量分布的平均值,当需要精确观察每类变量的分布趋势,boxplot与violinplot往往是更好的选择。 具体用法如下: seaborn.barplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None,ci=95, n_boot=1000, units=None, orient=None, color=None, palette=None, satur...
plt.bar(X, Y1, alpha=0.9, width =0.35, facecolor ='lightskyblue', edgecolor ='white', label='one', lw=1) plt.bar(X+0.35, Y2, alpha=0.9, width =0.35, facecolor ='yellowgreen', edgecolor ='white', label='second', lw=1) plt.legend(loc="upper left")# label的位置在左上,没有...
绘制柱状图,我们主要用到bar()函数。只要将该函数理解透彻,我们就能绘制各种类型的柱状图。 我们先看下bar()的构造函数:bar(x,height, width,*,align='center',**kwargs) x 包含所有柱子的下标的列表 height 包含所有柱子的高度值的列表 width 每个柱子的宽度。可以指定一个固定值,那么所有的柱子都是一样的宽...
pyplot.bar(left, height, alpha=1, width=0.8, color=, edgecolor=, label=, lw=3)Make a bar plot，绘制柱状图。参数：1. left：x轴的位置序列，⼀般采⽤arange函数产⽣⼀个序列；2. height：y轴的数值序列，也就是柱形图的⾼度，⼀般就是我们需要展⽰的数据；3. alpha：透明度 ...
bar_width = 0.2 # 条线宽度,即蓝橙绿条都是0.2 x1 = list(range(len(x))) # [0, 1, 2, 3] # 1日 x2 = [i+bar_width for i in x1] # [0.2, 1.2, 2.2, 3.2] # 2日 x3 = [i+bar_width*2 for i in x1] # [0.4, 1.4, 2.4, 3.4] # 3日 ...
将绘制的直线坐标传递给函数plot()。 通过函数plt.show()打开Matplotlib查看器,显示绘制的图形。 【示例】根据两点绘制一条线 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 导入matplotlib模块importmatplotlib.pyplotasplt #准备要绘制点的坐标(1,2)(4,8)# 调用绘制plot方法 ...
pAggResult['sale'].plot(kind='bar',width=0.8,fontsize=10) # 绘制频率直方图 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.title('季度销售额频率分布直方图3146',fontsize=20) catering_dish_profit= (r'D:\sjfx\catering_dish_profit.xls') ...
(17)设置叠加柱状图stack plot(百分比) # Create green Barsplt.bar(r, greenBars, color='#b5ffb9', edgecolor='white', width=barWidth, label="group A") # Create orange Bars plt.bar(r, orangeBars, bottom=greenBars, color='#f9bc86', edgecolor='white', width=barWidth, label="group B"...