如果设置为 horizontal 条形图。不过 matplotlib 官网不建议直接使用这个来绘制条形图,使用barh来绘制条形图。 下面我就调用 bar 函数绘制一个最简单的柱形图。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp # 创建一个点数为8x6的窗口,并设置分辨率为80像素/每英...
bar是 Matplotlib 库中用于绘制条形图的函数之一。条形图是一种用于比较不同类别数据之间差异的常见可视化方式。 Step 1:安装Matplotlib库 pip3 install matplotlib Step 2:柱状图的Python示例代码 importmatplotlib.pyplotasplt# 数据categories=['A','B','C','D','E']# 类别values=[20,35,30,25,40]# 值#...
1). 水平柱状图(Horizontal Bar Chart): import matplotlib.pyplot as plt categories = ['A', 'B', 'C', 'D'] values = [10, 15, 7, 12] plt.barh(categories, values) plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Category') plt.title('Horizontal Bar Chart') plt.show() 2).直方图(Histogram): imp...
importmatplotlib.pyplot as plt plt.xlabel(u ‘性别’) plt.ylabel(u ‘人数’) plt.bar(left = ( 0, 1),height = ( 1, 0. 5),width = 0. 35) plt.show() 注意这里的中文一定要用u(3.0以上好像不用,我用的2.7),因为matplotlib只支持unicode。接下来,让我们在x轴上的每个bar进行说明。比如第一...
(4)# 生成0到100之间的随机小数# 创建一个figure和axesfig,ax=plt.subplots()# 绘制水平柱状图bars=ax.barh(categories,values,color='skyblue')ax.bar_label(bars,labels=[f'{val*100:.2f}%'forvalinvalues])# 设置标题和标签ax.set_title('Horizontal Bar Chart with Percent Labels')ax.set_xlabel('...
bar(x, height, width=0.8, bottom=None, , align='center', data=None, kwargs*) 常见的参数属性 具体参考:官网说明文档 (2)源代码: """ 默认的是竖值条形图 """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib # 将全局的字体设置为黑体 ...
importmatplotlib.pyplotasplt# 数据categories=['A','B','C','D','E']values=[23,45,56,78,33]# 绘制横向柱状图plt.barh(categories,values)# 添加标题和标签plt.xlabel('Values')plt.ylabel('Categories')plt.title('Horizontal Bar Chart')plt.show() ...
你可以从http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#matplotlib下载安装matplotlib。 这篇我们用matplotlib从构造最简单的bar一步一步向复杂的bar前行。什么是最简单的bar,看如下语句你就知道她有多么简单了: importmatplotlib.pyplot as plt plt.bar(left=0,height=1) ...
Same graph as above using the matplotlib objectoriented APIinstead of thepyplot API. See thematplotlibsection for more about this. # Initialize a Figure and an Axesfig,ax=plt.subplots()# Create horizontal barsax.barh(y=df.Group,width=df.Value)# Show the plotplt.show() ...
barchart.py #!/usr/bin/python from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import style style.use('ggplot') x = [0, 1, 2, 3, 4, 5] y = [46, 38, 29, 22, 13, 11] fig, ax = plt.subplots() ax.bar(x, y, align='center') ...