matplotlib.pyplot.bar 可以画柱状图,其中的关键字参数 yerr 可以添加 error bar, 关键字参数 bottom 可以摞起来。 以下代码据说源自官网,我是从这里拷贝:https://blog.csdn.net/qq_42935317/article/details/115672473 # a stacked bar plot with errorbarsimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt N =5menMeans...
load_dataset("planets") # Make a range of years to show categories with no observations years = np.arange(2000, 2015) #生成2000-2015连续整数 # Draw a count plot to show the number of planets discovered each year #选择调色板,绘图参数与顺序,factorplot一种分类变量的集合作图方式,利用kind选择...
18, 45] bars = ('A', 'B', 'C', 'D', 'E') # Choose the width of each bar and their positions width = [0.1,0.2,3,1.5,0.3] y_pos = [0,0.3,2,4.5,5.5] # Make the plot plt.bar(y_pos, height, width=width) plt.xticks(y_pos, bars) plt.show() ...
调用Matplotlib 的 barh() 函数可以生成水平柱状图。barh() 函数的用法与 bar() 函数的用法基本一样,只是在调用 barh() 函数时使用 y参数传入 Y 轴数据,使用 width 参数传入代表条柱宽度的数据。 例如,如下程序调用 barh() 函数生成两组并列的水平柱状图,来展示两套教程历年的销量统计数据: 上面程序中,第 ...
plt.scatterplot() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 # Import dataset midwest = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/midwest_filter.csv") # Prepare Data # Create as many colors as there are unique midwest['category'] categories = np.unique(...
绘制箱线图可以使用ax.boxplot()来绘制。 1fig, ax =plt.subplots()2ax.boxplot(norm_reviews['RT_user_norm'])3ax.set_xticklabels(['Rotten Tomatoes'])4ax.set_ylim(0, 5)5plt.show() 运行结果: 绘制多个箱线图: 1num_cols = ['RT_user_norm','Metacritic_user_nom','IMDB_norm','Fandango...
1 Plot Types 基础图表：折线图、散点图、柱状图、饼图 高级图表：等高线图、热力图、3D 曲面图 统计图表：箱线图、直方图、误差棒图 Basic: Line plots, scatter plots, bar charts, pie charts Advanced: Contour plots, heatmaps, 3D surface plots Statistical: Box plots, histograms, error bars 2...
profit_rate.plot(kind='bar', color=['#FFD700', '#CD7F32']) plt.title("各菜品利润率排行") plt.ylabel("利润率") plt.xticks(rotation=45) # 斜着写菜名 plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 六、实战整活儿(跟杀年猪似的来真的) 场景:二道沟子冻梨厂老板愁得直嘬牙花子:"这账本子越记越迷糊...
首先,我们使用Matplotlib来绘制一个简单的折线图。假设我们有一组关于某公司股票价格的数据,我们可以通过折线图来展示股票价格的走势。在Matplotlib中,我们可以使用plot()函数来绘制折线图,通过设置x轴和y轴的数据,以及图表的标题、坐标轴标签等参数,就可以生成一个基本的折线图。
sns.set()#plt.plot(x,(y1+y2)/2,color = 'red')#plt.fill_between(x, y1, y2, color='red', alpha=0.1)defplot_error(x,y,label,color='gray'):# Input y=[y1,y2,...] yi.shape = [m,1]Y=np.zeros((y[0].shape[0],len(y)))y_mean=0foriinrange(len(y)):y_mean+=y[...