一.特点 离散数据,数据之间没有直接的关系 二.分类 1.垂直条形图 bar(x, height, width=0.8) # x 为x轴 # height 为y轴 # width 为 条形图的宽度 例子 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager a = ["战狼2", "熟读与激情8", "功夫瑜伽", "西游伏妖篇", &…

三个班级平均分 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl classes = ['class1','class2','class3','class4'] scores = [67,79,89,50] plt.bar(classes,scores) plt.show()…

参考自Matplotlib Python 画图教程 (莫烦Python)(11)_演讲•公开课_科技_bilibili_哔哩哔哩 https://www.bilibili.com/video/av16378354/index_10.html#page=11 """柱状图""" import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n = 12 # 画12个柱 X = np.arange(n) Y1…

2月22日更新:   0.Python从零开始系列连载: Python从零开始系列连载(1)——安装环境 Python从零开始系列连载(2)——jupyter的常用操作 Python从零开始系列连载(3)——Python的基本数据类型(上) Python从零开始系列连载(4)——Python的基本数据类型(下) Python从零开始系列连载(5)——Python的基本运算和表达式(上) Python从零开始系列连载(6)——Python的基本运算和表达式(下) Python从零开始系列连载(7)…

作图首先要进行数据的输入,matplotlib包只提供作图相关功能,本身并没有数据读入.输出函数,针对各种试验或统计文本数据输入可以使用numpy提供的数据输入函数. # -*- coding: gbk -*- """ Created on Sun Jan 11 11:17:42 2015 @author: zhang """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import ma…

目录 目录 前言 (一)竖值条形图 (二)水平条形图 1.使用bar()绘制: 2.使用barh()绘制: (三)复杂的条形图 1.并列条形图: 2.叠加条形图: 3.添加图例于数据标签的条形图: 目录 前言 今天我们学习的是条形图,导入的函数是: 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…

一.折线图 二.散点图 三.条形图 四.直方图 五.饼图 一.折线图折线图用于显示随时间或有序类别的变化趋势 from matplotlib import pyplot as plt x = range(2, 26, 2) y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 27, 22, 18, 15] # 设置图片大小 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=180) # 绘制图形,plot折线图 plt.plot(x, y) # 保存图形…

#!/usr/bin/env python3 ## 以下是一个带误差条的条形图的例子,演示了误差条形图的绘制及中英文字体设置 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties as FP # %matplotlib inline # %config InlineBackend.figure_fo…

Matplotlib基本图形之条形图2 1.绘制多条条形图 示例代码: import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt basedir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) resultdir = os.path.join(basedir, 'result') index = np.arange(4) A = [34,64,45,73] B = [44,53, 49,…

Matplotlib基本图形之条形图 条形图特点: 以长方形的长度为变量的统计图表用来比较多个数据分类的数据大小通常用于较小的数据集分析例如不同季度的销量,不同国家的人口 示例代码: import osimport timeimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt basedir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))resultdir = os.path.join(basedir, 'r…

在本章节我们将学习如何绘制条形图和直方图 条形图与直方图的区别:首先,条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少,其宽度(表示类别)则是固定的: 直方图是用面积表示各组频数的多少,矩形的高度表示每一组的频数或频率,宽度则表示各组的组距,因此其高度与宽度均有意义. 其次,由于分组数据具有连续性,直方图的各矩形通常是连续排列,而条形图则是分开排列. 最后,条形图主要用于展示分类数据,而直方图则主要用于展示数据型数据 首先来看一个条形图的例子: # -*- coding: utf-8 -*-import…

# coding:utf-8 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np plt.style.use('ggplot') x = np.random.randn(200) y = x + np.random.randn(200) * 0.5 # 确定图的位置 margin_border = 0.1 width = 0.6 margin_between = 0.02 height = 0.2 left_s = margin_bor…

对比常用统计图 折线图: 特点:能够显示数据的变化趋势,反映事物的变化情况.(变化) 直方图: 特点:绘制连续性的数据,展示一组或者多组数据的分布情况(统计) 条形图: 特点:绘制离散的数据,能够一眼看出各个数据的大小,比较数据之间的差距(统计) 散点图: 特点:判断变量之间是否存在数量关联趋势,展示离群点(分布规律) 绘制散点图(plt.scatter) 假设通过爬虫你获取到了北京2016年3,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a,b),那么此时如何寻找出气温和随时间(天)变化的某种规律…

bar的参考链接:https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.bar.html 第一种办法 一种方法是每次都重新画,包括清除figure def animate(fi): bars=[] if len(frames)>fi: # axs.text(0.1,0.90,time_template%(time.time()-start_time),transform=axs.transAxes)#所以这样 time_text.s…

plt.bar() # coding=utf-8 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager my_font = font_manager.FontProperties(fname="/System/Library/Fonts/Hiragino Sans GB.ttc") a = ["战狼2","速度与激情8","功夫瑜伽",…

练习一:假设你获取到了2017年内地电影票房前20的电影(列表a)和电影票房数据(列表b),那么如何更加直观的展示该数据? a = ["战狼2","速度与激情8","功夫瑜伽","西游伏妖篇","变形金刚5:最后的骑士","摔跤吧!爸爸","加勒比海盗5:死无对证","金刚:骷髅岛","极限特工:终极回归","生化危机…

1.知识点 1.plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)设置图像大小,主要参数为figsize(a,b) 2.plt.barh(range(len(a)),b,height=0.3)绘制y轴条形图 plt.bar(range(len(a)),b_14,width=bar_width,label="9月14日")绘制X轴条形图; 其中label表示图例 3.设置字符串到x,y轴 plt.xticks(range(len(a)),a,fontproperties=…

(一)竖条条形图 参数说明 参数 说明 类型 x x坐标 int,float height 条形的高度 int,float width 线条的宽度 0~1,默认是0.8 botton 条形的起始位置 也就是y轴的起始坐标 align 条形的中心位置 “center”,"lege"边缘 color 条形的颜色 “r”,“b”,“g”,“#123465",默认的颜色是“b” edgecolor 边框的颜色 同上 linewidth 边框的宽度 像素,默认无,int tick_la…

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib x = ["战狼2","激情8","功夫瑜伽","西游伏妖","变形金刚","摔跤吧"] y = [56.01,26.94,17.53,16.49,15.45,12.96] # 设置图形对象 :窗口 plt.figure('Figure Object…

排序 (Ranking) 棒棒糖图 (Lollipop Chart) 棒棒糖图表以一种视觉上令人愉悦的方式提供与有序条形图类似的目的. https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter16/chapter16 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pandas库 import matplotlib as mpl # 导入matplotlib库 import mat…

偏差 (Deviation) 有序条形图 (Ordered Bar Chart) 有序条形图有效地传达了项目的排名顺序. 但是,在图表上方添加度量标准的值,用户可以从图表本身获取精确信息. https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter15/chapter15 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pandas库 import matplotlib as mpl…

https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter10/chapter10 如果您想根据单个指标查看项目的变化情况,并可视化此差异的顺序和数量,那么散型条形图 (Diverging Bars) 是一个很好的工具. 它有助于快速区分数据中组的性能,并且非常直观,并且可以立即传达这一点. 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pandas库 import matplot…

1 绘制并列条形图,并在条形图上加标注 1.1 代码 from matplotlib import pyplot from matplotlib import font_manager import numpy as np import random # 小学期间语文和数学的成绩 x_label = ['一年级','二年级','三年级','四年级','五年级','六年级'] chinese = [random.randint(40,100) for i in range(6)] math = […

python matplotlib.pyplot 条形图详解 一.创建直方图 可以用bar函数来创建直方图 然后用show函数显示直方图 比如: import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 4, 6, 8, 10] y = [3, 5, 4, 7, 5] plt.bar(x, y) plt.show() 运行如下:…

1 绘制直方图: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib def hist1(): # 设置matplotlib正常显示中文和负号 matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用黑体显示中文 matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 正常显示负号 data = np.rand…

摘要:先介绍条形图直方图,然后用随机数生成一系列数据,保存到列表中,最后统计出相关随机数据的概率并展示 前述介绍了由点进行划线形成的拆线图和散点形成的曲线图,连点成线,主要用到了matplotlib中的plot()和scatter()这个函数,但在实际生活工作中,不仅有折线图,还经常会出现月份经济数据对比图,身高统计图等,制成图表就很容易对比看出差异. 下面用matplotlib中bar()函数和hist()来实现条形图和直方图. 一.bar()函数 bar()函数的最主要的几个参数如下: ba…

条形图,也称柱状图,看起来像直方图,但完是两码事.条形图根据不同的x值,为每个x指定一个高度y,画一个一定宽度的条形:而直方图是对数据集进行区间划分,为每个区间画条形.     将上面的代码稍微修改一下,就可以得到下面的图形:    …

import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineplt.style.use('ggplot') plt.style.use("ggplot") #设置图片风格为ggplot  plt.rcParams['figure.dpi'] = 100 #分辨率 #看看各性别的获救情况 fig = plt.figure() fig.set(alpha=0.2) # 设定图表颜色alpha参数 Survived_m = data_train.Surv…

一.单条 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt N = 5 y1 = [20, 10, 30, 25, 15] y2 = [15, 14, 34 ,10,5] index = np.arange(5) bar_width = 0.3 plt.bar(index , y1, width=0.3 , color='y') plt.bar(index , y2, width=0.3 , color='b' ,bottom=y1) plt.…

最近获得了一些四级成绩数据,大概500多个,于是突发奇想是否能够看看这些成绩数据是否满足所谓的正态分布呢?说干就干,于是有了这篇文章.文章顺带介绍了xlrd模块的一些用法和matplotlib画自定义数据的条形图和随机的条形图的一些方法,并且提供了一些相关链接,可作为学习matplotlib和numpy的资源,希望对读者也有帮助. 更优美的格式见这里 工具 Python 3.5 xlrd模块 numpy模块及一些依赖模块(安装请自行查询方法,绝大部分pip就可搞定) matplotlib绘图模块…