plt.bar(result.index,result['收盘价'],0.6,label='close',color='#87CEFA')plt.legend()#显示图例plt.xlabel('时间')#x轴标签plt.ylabel('收盘价')#y轴标签plt.title('股票收盘价')#标题 得到结果如下: 三、横放条形图 1 横放条形图绘图原理 Python中绘制横向条形图需用matplotlib.pyplot中的barh函数,...
importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt# 加载小费tips数据集tips=sns.load_dataset('tips')tips 244 rows × 7 columns 基本柱状图 # 设置Seaborn的风格和颜色调色板sns.set_style("darkgrid")# 设置图片大小plt.figure(figsize=(8,6))# 设置宽8英寸,高6英寸# 绘制不同性别顾客给的小费的柱状图sns.ba...
plt.bar() 于 plt.barh (一)竖值条形图 (1)说明: 原函数定义: 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 mat...
plt.bar(categories,values,color='skyblue')# 添加标题和标签 plt.title('Example Bar Chart')plt.xlabel('Categories')plt.ylabel('Values')# 显示条形图 plt.show() 使用Matplotlib 创建了一个简单的条形图,并对其进行了一些定制。 首先,我们导入 Matplotlib 库,并使用import matplotlib.pyplot as plt将其重...
首先,我们使用import matplotlib.pyplot as plt导入matplotlib库。pyplot模块提供了一系列用于绘图的函数。 4.2 准备数据 在这一步,我们将数据存储在字典中,然后通过list()函数提取出类别和数值,以便绘图。 4.3 创建条形图 使用plt.bar()函数传入类别和对应数值,绘制条形图。plt.bar()函数是绘制条形图的核心。
import matplotlib.pyplot as plt # Make fake dataset height = [3, 12, 5, 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...
堆叠条形图(Stacked Bar Chart)是一种常用的数据可视化方式,特别适合展示多个分类变量的总和。以下是一个示例:python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npplt.figure(figsize=(9, 6)) # 设置图表大小 x = np.random.randint(0, 10, 15) # 生成随机数据 plt.bar(x, marker='*') # 绘制...
甘特图(Gantt chart)又称为横道图、条状图(Bar chart)。其通过条状图来显示项目,进度,和其他时间相关的系统进展的内在关系随着时间进展的情况。以提出者亨利·劳伦斯·甘特(Henry Laurence Gantt)先生的名字命名。 甘特图以图示通过活动列表和时间刻度表示出特定项目的顺序与持续时间。一条线条图,横轴表示时间,纵轴表示...
import matplotlib.pyplot as plt# 数据categories = ['A','B','C','D']values= [10,20,15,25]# 绘制柱形图plt.bar(categories,values)# 添加标题和标签plt.title('基本柱形图') plt.xlabel('类别') plt.ylabel('值')# 显示图形plt.show() ...
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。比如第一个是“男”,第二个是“女...