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:…
利用pandas读取Excel表格,用matplotlib.pyplot绘制直方图.折线图.饼图 数据: 折线图代码: import  pandas  as pdimport  matplotlib.pyplot as plt​plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号​df = pd.read_excel('qua…
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…
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…
例题:假设你获取了250部电影的时长(列表a中),希望统计出这些电影时长的分布状态(比如时长为100分钟到120分钟电影的数量,出现的频率)等信息,你应该如何呈现这些数据? 一些概念及问题: 把数据分为多少组进行统计 组数要适当,太少会有较大的统计误差,太多规律不明显 组数:将数据分组,共分为多少组 组距:指每个小组的两个端点的距离 组数:极差 / 组距,也就是 (最大值-最小值)/ 组距 频数分布直方图与频率分布直方图,hist()方法需增加参数normed 注意:一般来说能够使用plt.hi…
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:    …
最近开始学习python编程,遇到scatter函数,感觉里面的参数不知道什么意思于是查资料,最后总结如下: 1.scatter函数原型 2.其中散点的形状参数marker如下: 3.其中颜色参数c如下: 4.基本的使用方法如下: #导入必要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #产生测试数据 x = np.arange(1,10) y = x fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot…
效果: 代码: def scatter_curve(): # plt.subplot(1,1,1) n=1024 X=np.random.normal(0,1,n) Y=np.random.normal(0,1,n) T=np.arctan2(X,Y)#用于渐变色彩 plt.axes([0,0,1,1]) #和subplot差不多,四个参数指定区域的大小 #plt.axes([xmin,xmax]) plt.scatter(X,Y,s=4,c=T,alpha=0.5)#4代表点的大小 plt.x…
定义: 由一组不连续的点完成的图形 散点图: 包含正相关性,负相关性和不相关性. 散点图生成函数: plt.scatter(x,y) 演示代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt open,close=np.loadtxt(‘000001.txt’,delimiter=’,’,skiprows=1,usecols=(1,4),unpack=True) #参数: ‘文件名称’,delimiter=’分隔符’,skiprows=…
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…