其次plotly可定制化也非常强，类似于matplotlib，你可以对图表做任何细节的修改。学习文档：https://plotly.com/python/ 示例代码 import plotly.graph_objects as go import numpy as np # Data to be plotted x = np.outer(np.linspace(-2, 2, 30), np.ones(30)) y = x.copy().T z = np.c...
import matplotlib.pyplot as plt y = [83,70,28,25,13] plt.figure() plt.pie(y) plt.title(‘pie graph’) plt.show() 2、运行结果 3、解释代码 第二行: 创建数组,y代表传入饼图的数组 第四行: plt.bar()中的各参数含义: y:传入的横纵坐标的值,饼图中显示为各值占总体的比例 第五行: plt...
bulletgraph(data_to_plot3, limits=[50000, 125000, 200000], labels=["Below", "On Target", "Above"], size=(10,5), axis_label="Annual Budget", label_color="black", bar_color="#252525", target_color='#f7f7f7', palette=palette, title="Performance Review", formatter=money_fmt) 来...
#导入numpy库与matplotlib.pyplot库importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt#柱状图条目divisions = ["Div-A","Div-B","Div-C","Div-D","Div-E"]#柱状图条目的值divisions_average_marks = [70, 82, 73, 65, 68]#绘制图形plt.bar(divisions, divisions_average_marks, color="green")#设置标题...
python-matplotlib 多图样例 小铭 import matplotlib.pyplot as plt names = ['group_a','group_b', 'group_c'] values = [1,10,100] plt.figure(figsize=(9,3)) plt.subplot(131) #图形按1行3列排列,此图为图1 plt.bar(names,values) plt.text(0.5,90,'Bar Graph') #添加文本 plt.subplot(132...
plt.title('Interesting Graph\nSubtitle') #\n是换行符,换行加个subtitle plt.legend() # 显示图例 plt.show() 2、Bar charts条形图 import matplotlib.pyplot as plt plt.bar([1,3,5,7,9],[5,2,7,8,2], label="Example one") plt.bar([2,4,6,8,10],[8,6,2,5,6], label="Example tw...
from matplotlib import pyplot as plt 2. 绘制线性函数图像 Matplotlib 的子模块模块 pyplot 是用来绘制 2D 图像的重要模块。下面示例绘制了函数 y = 2x + 5 的图像: import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt x = np.arange(1,11) ...
条形图是使用matplotlib中的plt.bar（）生成的：#bar graphplt.bar(table.index,table['num_orders']) #xticks plt.xticks(rotation=70) #x-axis labels plt.xlabel('Food item') #y-axis labels plt.ylabel('Quantity sold') #plot title plt.title('Most popular food') #save plot plt.savefig('C:\...
matplotlib也支持三维作图,但是相对于matlab来讲,感觉功能更弱。当然话说回来,三维作图用的场景相对也更少,所以呢,有一定的知识储备就够了。matplotlib绘制三维图形依赖于mpl_toolkits.mplot3d,用法也比较简单,只需要一个关键字参数projection='3d'就可以创建三维Axes。
importmatplotlib.pyplotasplt # 加载数据 df = sns.load_dataset('iris', data_home='seaborn-data', cache=True) # 绘图显示 sns.kdeplot(df['sepal_width']) plt.show 使用Seaborn的kdeplot进行绘制,结果如下。 03. 直方图 直方图,可视化一组或多组数据的分布情况。