Pythonmatplotlib绘制条形图

2024-11-03

Python：matplotlib绘制条形图

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:

使用geom_bar()函数绘制条形图,条形图的高度通常表示两种情况之一:每组中的数据的个数,或数据框中列的值,高度表示的含义是由geom_bar()函数的参数stat决定的,stat在geom_bar()函数中有两个有效值:count和identity.默认情况下,stat="count",这意味着每个条的高度等于每组中的数据的个数,并且,它与映射到y的图形属性不相容,所以,当设置stat="count"时,不能设置映射函数aes()中的y参数.如果设置stat=

MATLAB实例：绘制条形图

MATLAB实例:绘制条形图作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 用MATLAB绘制条形图,自定义条形图的颜色.图例位置.横坐标名称.显示条形图上面的数字,并保存图片到指定位置. 1. demo.m clear clc Y=[0.6 0.7 0.75 0.9 0.91 0.92 0.9 0.92 0.95 0.84 0.86 0.87]; figure X=1:4; h=bar(X,Y); % 设置条形图颜色 set(h(1),'Fac

使用echarts绘制条形图和扇形图

使用echarts绘制条形图和扇形图简单举例说明下echarts如何绘制条形图和扇形图代码示例 <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>echarts绘制条形图和扇形图</title> <script src="echarts.js"></script&g

3.matplotlib绘制条形图

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",

matplotlib库绘制条形图

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

matlab 绘制条形图

Matlab使用bar和barh函数来绘制二维条形图.分别是绘制二维垂直条形图和二维水平条形图. 转自:http://jingyan.baidu.com/article/64d05a02524e63de54f73b76.html 工具/原料 Matlab 方法/步骤 bar(Y):若Y为向量(一维),则分别显示每个分量的高度,横坐标为1到length(Y);如果Y为矩阵,则把Y分解成行向量,在分别画出来.横坐标为矩阵的行数. bar(X,Y):在指定的横坐标上画出Y. bar(X,Y,wid

Python数据分析入门（十七）：绘制条形图

条形图的绘制方式跟折线图非常的类似,只不过是换成了plt.bar方法.plt.bar方法有以下常用参数: x:一个数组或者列表,代表需要绘制的条形图的x轴的坐标点. height:一个数组或者列表,代表需要绘制的条形图y轴的坐标点. width:每一个条形图的宽度,默认是0.8的宽度. bottom:y轴的基线,默认是0,也就是距离底部为0. align:对齐方式,默认是center,也就是跟指定的x坐标居中对齐,还有为edge,靠边对齐,具体靠右边还是靠左边,看width的正负. color:

python Matplotlib 系列教程(三)——绘制直方图和条形图

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

matplotlib如何绘制直方图、条形图和饼图

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

AChartEngine绘制图形

AChartEngine是Android作图的方法之一,要使用AChartEngine,首先下载AChartEngine,按照以下方法将其jar包添加到工程中: 1.将achartengine-1.1.0.jar文件复制到工程的libs文件夹下: 2.在Eclipse中选中工程,按F5刷新: 3.在Eclipse中选中libs文件夹下的achartengine-1.1.0.jar,右键点击Build Path-->Add to Build Path. 然后在Manfest文件中加入AChartE

第三篇：R语言数据可视化之条形图

条形图简介数据可视化中,最常用的图非条形图莫属,它主要用来展示不同分类(横轴)下某个数值型变量(纵轴)的取值.其中有两点要重点注意: 1. 条形图横轴上的数据是离散而非连续的.比如想展示两商品的价格随时间变化的走势,则不能用条形图,因为时间变量是连续的: 2. 有时条形图的值表示数值本身,但也有时是表示数据集中的频数,不要引起混淆: 绘制基本条形图本例选用测试数据集如下: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用条形图函数geom_bar(stat

使用Python统计函数绘制简单图形matplotlib

1.bar() -- 绘制柱状图 plt.bar(x,y,align="center",color="b",tick_label=["a","b","c","d","e"],alpha=0.6) 参数说明: x:表示x轴上数据的类别 y:每种数据的类别的数量 align:柱体对齐方式 color:柱体颜色 tick_label:刻度标签值 alpha:柱体透明度代码

R绘图第八篇：绘制饼图（ggplot2）

geom_bar()函数不仅可以绘制条形图,还能绘制饼图,跟绘制条形图的区别是坐标系不同,绘制饼图使用的坐标系polar,并且设置theta="y": coord_polar(theta = , direction = , clip = "on") 条形图的高度通常表示两种情况之一:每组中的数据的个数,或数据框中列的值,高度表示的含义是由geom_bar()函数的参数stat决定的,stat在geom_bar()函数中有两个有效值:count和identity.默认

R数据可视化手册学习简单的绘制常见的图形

1.绘制散点图 # 使用ggplot2 library(ggplot2) ggplot(data = mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + geom_point() 2.绘制折线图 # 使用ggplot library(ggplot2) # 绘制第一条折线附有数据点 g <- ggplot(data = pressure, aes(x = temperature, y = pressure)) + geom_line(color = "blue") +

(3) python--matplotlib

(一)1.如何绘制散点图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 如何绘制散点图 # 先随机生成数据 x = np.array(range(100)) y = np.sin(x) # 直接输入x和y便可绘制相应的散点图 plt.scatter(x, y) # 不要忘了这句话,表示让图像显示 plt.show() 可以看到类似于正弦曲线一样的点 (一)2.如何给散点图加上样式 import numpy as np import ma

Matplotlib散点图、条形图、直方图-02

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

47.QT-QChart之曲线图,饼状图,条形图使用

1.使用准备在pro中, 添加QT+= charts 然后在界面头文件中添加头文件并声明命名空间,添加: #include <QtCharts> QT_CHARTS_USE_NAMESPACE 2.QChart之曲线图绘制曲线图需要用到3个类 QSplineSeries: 用于创建有由一系列数据组成的曲线.类似的还有QPieSeries(饼图数据). QLineSeries(折线数据) QChart: 图表界面,用来管理图表内容,颜色,大小等 QChartView: 负责显示Q

MATLAB实例：绘制折线图

MATLAB实例:绘制折线图作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 条形图的绘制见:MATLAB实例:绘制条形图用MATLAB将几组不同的数据展示在同一张图片中,并设置图例.横纵坐标范围与名称.重新自定义横坐标刻度,并保存图片到指定位置. 1. demo_1.m clear clc x=1:10; y_1=[0.7 0.7 0.75 0.77 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78 0.78]; y_2=[0.8 0.8 0.

pyecharts绘制geo地图

pyecharts是一种非常强大的绘图python库,绘制的图形非常好看,并且有代表性,不仅仅是地图,还可以绘制条形图.饼图.词云图等等. # 安装方法 pip install pyecharts # 或者使用国内镜像: pip install pyecharts -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 其中涉及的主要是 geo库和 map库,本次主要是分享 geo库的一些用法. 它们所依赖的地图包主要有(需要说明的是,并不是所有的城市都能找到,因

Pythonmatplotlib绘制条形图