条形图是数据可视化图形中很基础也很常用的一种图,简单解释下:条形图也叫长条图(英语:bar chart),亦称条图(英语:bar graph)、条状图、棒形图、柱状图、条形图表,是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值(不同时间或者不同条件),只有一个变量,通常利用于较小的数据集分析。长条...
折线图Linefrom pyecharts.charts import Line 柱状图Barfrom pyecharts.charts import Bar 散点图Scatte...
import matplotlib.lines as mlines # Import Data df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/gdppercap.csv") left_label =[str(c)+', '+ str(round(y))for c, y in zip(df.continent, df['1952'])] right_label =[str(c)+', '+ str(round(y))for ...
柱形竞赛图(Bar Chart Race)是一种动态的柱形图,它能非常直观地反应随着时间流逝数据的变化。下图是最终效果。 0 那么如何绘制呢?今天介绍一个开源库,就叫 bar_chart_race,使用这个库制作柱形竞赛图可以说非常简单了。 安装 安装bar_chart_race 只需要通过 pip: pip install bar_chart_race bar_chart_race 使用...
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 chart express pie matplotlib.pyplot.pie Exploded pie chart graph_objects Pie with pull attribute explode attrib...
条形图(Bar Chart) 条形图是用于比较不同分类变量之间数量差异的一种统计图形。在Python中,可以使用matplotlib库的bar()函数来绘制条形图,也可以使用seaborn库的barplot()函数来绘制。 除了以上几种常见的统计图形外,Python的可视化库还支持很多其他类型的统计图形,如散步图(Scatter Plot Matrix)、密度图(Density Plot...
The Python Graph Gallery complementsdataviz-Inspiration.com, a website featuring hundreds of my favorite data visualization projects. 🚨 Grab the Data To Viz poster! Do you know all the chart types? Do you know which one you should pick? I made adecision treethat answers those questions. ...
2df.target.value_counts.plot.bar 4. 圆饼图、箱形图 圆饼图(Pie Chart)可以用于检视同一栏位各类别所占的比例,而箱形图(Box Chart)则用于检视同一栏位或比较不同栏位数据的分布差异,如图 8.7 所示。 df.target.value_counts.plot.pie(legend=True) ...
柱状图(bar chart),是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况,用来比较两个或以上的价值(不同时间或者不同条件),只有一个变量,通常利用于较小的数据集分析。柱状图亦可横向排列,或用多维方式表达。 绘制每个国家或地区的电影数量的柱状图: 绘制散点图 用两...
importplotly.graph_objectsasgofig=go.Figure(go.Indicator(domain={'x': [0,1],'y': [0,1]},value=4.3,mode="gauge+number+delta",title={'text':"Success Metric"},delta={'reference':3.9},gauge={'bar': {'color':"lightgreen"},'axis': {'range': [None,5]},'steps': [ ...