从图中,我们看出,同方向上重复的坐标轴已经省去,画面简洁而清爽,同时我们可以看出plt.subplots的返回值是一个二维数组,内含子图的坐标轴,我们可以进行引用,利用坐标轴对象也可以在当前子图上进行同样的绘图操作。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots(2,3,sharex='col'...
importmatplotlib.pyplotasplt 1. 步骤2:创建数据 我们需要创建一些数据用于绘制Bar图。 data=[5,10,15,20,25] 1. 步骤3:创建Bar图 接下来,我们可以创建Bar图并显示出来。 plt.bar(range(len(data)),data)plt.show() 1. 2. 步骤4:设置Y轴Label字体大小 最后,我们需要设置Y轴Label的字体大小。 plt.ylab...
p2=plt.bar(index,values,width,label="rainfall",color="#87CEFA")# 设置横轴标签 plt.xlabel('Months')# 设置纵轴标签 plt.ylabel('rainfall (mm)')# 添加标题 plt.title('Monthly average rainfall')# 添加纵横轴的刻度 plt.xticks(index,('Jan','Fub','Mar','Apr','May','Jun'))plt.yticks(np...
result=date.groupby(date.index.year).agg(high=('最高价','mean'),low=('最低价','mean'))#分别计算每年股票最高价、最低价均值plt.bar(result.index,result['high'],width=0.2,color='r',label='high')#绘制每年股票最高价均值的条形图,颜色设置为红色plt.bar(result.index+0.2,result['low'],...
importnumpy as npimportmatplotlib as mplimportmatplotlib.pyplot as plt 2 绘图,逐步设置 bar() 参数 deftitle_table(ax):'''为图表添加标题和表格'''ax.set_title(label=f'No.{i+1}', loc='center', pad=None, fontdict={'color':'b'} ...
默认:color="blue", width=0.8 p1 = plt.bar(x, height=y, width=0.5, label="城市指标", tick_label=str1) # 添加数据标签 for a, b in zip(x, y): plt.text(a, b + 0.05, '%.0f' % b, ha='center', va='bottom', fontsize=10) # 添加图例 plt.legend() # 展示图形 plt.show...
plt.bar_label(p1, label_type='edge') # label_type=‘edge'表⽰将数据值标签放在柱⼦顶端，label_type=‘center'表⽰将数据值标签放在柱⼦中间。plt.title('The distribution of XXX')plt.show()4.绘图结果 上述绘图结果如下：5.完整代码 完整代码如下：import matplotlib.pyplot as plt # 构造...
利用的是bar import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [11, 5, 9, 10, 15] plt.bar(x,y) # 画出柱形图 plt. rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 使标题能够正常显示中文 plt.title('统计表') # 添加标题 ...
bottom+=sex_count#设置每个小分类的类别标签的位置ax.bar_label(p,label_type='center')#设置画板图形的标题ax.set_title('不同类别企鹅的性别数量')#在画板需要显示图例ax.legend()#显示画板plt.show()
def barplot(x_data, y_data, error_data, x_label="", y_label="", title=""): _, ax = plt.subplots() # Draw bars, position them in the center of the tick mark on the x-axis ax.bar(x_data, y_data, color = '#539caf', align = 'center') ...