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【Python】pyecharts 模块 ⑥ ( 绘制柱状图 | pyecharts 绘制柱状图步骤 | 柱状图 x 轴 y 轴 翻转 | 柱状图数据标签位置设置 )

柱状图的 x 轴 和 y 轴数据 , 调用 Bar#add_xaxis() 函数 , 设置 x 轴数据 , 实际数据放在 列表 中 , 作为参数传递给该函数 ; 调用 Bar#add_yaxis()...函数 , 设置 y 轴数据 , 第一个参数是柱状图标题 , 第二个参数 是 列表类型的容器变量 , 表示 y 轴的数据 ; # 设置 x 轴数据 bar.add_xaxis(["河北", "河南", "...x 轴数据 bar.add_xaxis(["河北", "河南", "山东", "山西"]) # 设置 y 轴数据 bar.add_yaxis("GDP", [40391, 58887, 82875,...---- 1、柱状图 x 轴 / y 轴 翻转 调用 Bar#reversal_axis() 函数 , 可以翻转 柱状图 的 x 轴 和 y 轴 ; 代码示例 : """ pyecharts 模块 "...2、柱状图数据标签位置设置 上面的柱状图的 数值标签 都在柱子 的中心位置显示 , 这是默认显示位置 ; 如果我们想要让 数值数据 显示在最右侧 , 在添加 y 轴数据时 , 为其设置一个 LabelOpts

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    2022-04-30:在无限的平面上,机器人最初位于 (0, 0) 处,面朝北方。注意: 北方向 是y轴的正方向。 南方向 是y轴的负方向。 东方向 是x轴的正

    2022-04-30:在无限的平面上,机器人最初位于 (0, 0) 处,面朝北方。注意: 北方向 是y轴的正方向。 南方向 是y轴的负方向。 东方向 是x轴的正方向。 西方向 是x轴的负方向。...只有在平面中存在环使得机器人永远无法离开时,返回 true。否则,返回 false。 输入:instructions = "GGLLGG" 输出:true 解释:机器人最初在(0,0)处,面向北方。...位置:(0,1)方向:北。 “G”:移动一步。位置:(0,2).方向:北。 “L”:逆时针旋转90度。位置:(0,2).方向:西。 “L”:逆时针旋转90度。位置:(0,2)方向:南。...位置:(0,1)方向:南。 “G”:移动一步。位置:(0,0)方向:南。 重复指令,机器人进入循环:(0,0)——>(0,1)——>(0,2)——>(0,1)——>(0,0)。...c: isize = 0; let mut direction: isize = 0; // 0 1 2 3 let str = ins.chars(); for cur in

    66110

    数据可视化:认识Matplotlib

    ndarray x = np.arange(1, 11) # y轴等于2x y = 2 * x #设置作图标题 plt.title("y=2x的坐标图") #设置x轴标签 plt.xlabel("x轴"...) #设置y轴标签 plt.ylabel("y轴") #绘制折线图 plt.plot(x, y) #将折线图显示 plt.show() 代码运行结果会生成y=2x的坐标图,如图所示。...fc:全写为facecolor,长条形的颜色 ec:全写为edgecolor,长条形边框的颜色 条形图 在之前的小节中得到了高分电影上映年份的TOP,现在我们就将此数据做成可视化的条形图。...= plt.bar(x, y, width=0.4) # 添加横坐标显示 plt.xticks(x, x) # 在每个条形图上方显示数值 for a, b in zip(x, y): plt.text...: 横坐标(序列) height:纵坐标(系列) width:条形图的宽度,默认是0.8,可以根据实际大小设置,以更加美观 bottom:用于绘制堆叠条形图,默认值为None align:x轴刻度标签的对齐方式

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    在Excel中制作甘特图,超简单

    本文将介绍如何在Excel中制作甘特图: 1.使用堆积条形图快速绘制简单的甘特图 2.通过调整Excel图表和次坐标轴,在甘特图中为每个任务添加完成状态 3.使用Excel表的动态甘特图,以便在时间线自动更新的情况下轻松添加.../减少项目任务 什么是甘特图 甘特图是项目任务与时间的图形表示,其中活动在纵轴或y轴上用水平线或横条表示,而时间沿着水平轴或x轴。...图1 步骤2:可以看到,日期的格式为数字或“常规”数字格式。保留这个数字格式,这样Excel就可以轻松地按照预期制作甘特图,而不会沿着y轴绘制日期。...图5 步骤6:双击图表顶部的日期轴,并将“边界”的最小值设置为43337。这将使任务1紧贴Y轴。 图6 步骤7:如果希望将日期轴保持在顶部,则可以跳过此步骤。...但是,如果希望将日期轴放置在底部,则在“设置坐标轴格式”中将“标签位置”设置为“高”。 图7 步骤8:选择并按Delete键删除图表标题和图例。设置系列的分类间距,并重新填充颜色,使其更清晰。

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    matplotlib

    plot(x,y,'yd:') show() plot中的线条的线性,标记的符号和线条的颜色参数的前后位置没有要求 条形图 特点: 在条形图中可以非常直观地通过位置比较比较数值大小,因为在条形图中条的高度就是数值...,所以一眼就可以看出数值的高度 函数 bar(x,height,width,bottom) 参数: (x,height)定义在什么位置上,多高的bar(这个地方的高度其实是条形图的宽度,因为是躺着的,所以叫高度...(x,y) show() 横向条形图实例 from pylab import * x = [1,2,3,4,5,6] y = [3,5,1,7,9,12] #x指定其实位置从0开始,bottom指定水平条其实位置为左侧...,不显示 ax.spines[‘right’].set_color(‘none’) ax.spines[‘top’].set_color(‘none’) 将x轴设置为底部bottom,将y轴设置为顶部...top ax.xaxis.set_ticks_position(‘bottom’) ax.xaxis.set_ticks_position(‘left’) 将x轴和y轴(底轴和左轴的位置设置为坐标原点

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    绘制统计图形(一)

    本节以实例的方式来为大家讲解各种图形的应用,并介绍一些新的图形。 1 堆积图 主要结合柱状图和条形图的绘制方法来说明堆积柱状图和堆积条形图的实现方法。...('试卷份数') #设置x轴标签放置位置,并指定x轴标签 plt.xticks(x+bar_width/2, tick_label) plt.legend() plt.show() 关于bar_width...设置x轴标签放置位置,并指定x轴标签 plt.yticks(x+bar_width/2, tick_label) plt.legend() plt.show() 3 堆积折线图、间断条形图和阶梯图 3.1...plt.show() 3.2 间断条形图 间断条形图是在条形图的基础上绘制而成,主要用来可视化定性数据的相同指标在时间维度上的指标值的变化情况,实现定性数据的相同指标的变化情况的有效直观比较。...,默认为pre,表示x轴上的每个数据点对应y轴上的数值向左侧绘制水平直线直到x轴上的此数据点的左侧相邻数据点为止。

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    了解绘制条形图和折线图的细节

    接下来我们就连载其中一个佼佼者的系统性学习五本书的笔记: 下面是YT的分享 上一个笔记是:R基础知识及快速检阅你的数据 第三章 条形图 条形图通常用来展示不同分类下(x轴)某个数值型变量的取值(y轴...本章将以ggplot2为主进行学习啦~~ ---- 3.1 绘制基本条形图 Q:当你有一个包含两列的数据框,一列为x轴上的位置,一列为y轴上的对应高度,基于此如何绘制条形图?...))+geom_col(width = 1)#宽点 #簇状条形图默认条形间距为0,如果要增加组内间距,可以将width设置小一点,并使position_dodge()取值大于width ggplot...,如果要替换为离散型则需要设置为factor #此时的x轴没有绘制相应的取值且此值只是一个可能的取值而已 BOD1=BOD BOD1$Time <- factor(BOD1$Time) ggplot(BOD1...在代码中添加geom_point()可以实现 ggplot(BOD,aes(x=Time,y=demand))+ geom_line()+ ylim(0,max(BOD$demand)) #这里也以世界人口为例子进行画图

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    使用Matplotlib轻松搞定3D绘图

    3D图可以让我们更加直观的了解数据之间的关系: x - y , x - z和y - z 。在本文中,我将简单介绍使用Matplotlib进行3D数据可视化。...3D散点图和线图 matplotlib中提供3D画图库为mplot3d,在使用时,我们通过一个关键字projection="3d"即可创建3D坐标轴。...np.linspace(0,15,1000) x_line = np.cos(z_line) y_line = np.sin(z_line) ax.plot3D(x_line,y_line...绘制条形图需要两个东西:位置和大小。 在3D条形图中,我们将选择z轴来表示高度; 因此,每个条形将从z = 0开始,其大小与我们试图可视化的值成比例。...x和y位置将表示横跨2D平面z = 0的条形坐标。我们将每个条形截面积都设置为1,使所有条形都具有相同的形状。

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    Vega的交互式数据可视化

    Vega概述 可以在Web上部署Vega,但在本教程中将简单地使用Vega编辑器。 使用Vega时,在JSON对象中定义可视化。开始构建一个条形图。...用Vega制作的条形图 分解这个图表: 数据(每个数据点的类别和数量) X轴,每个类别都被容纳(需要一个比例来说明每个类别应该放置) y轴,显示每个数据点的数量(需要一个比例来说明应该放置每个数量)...在此条形图中,使用Rect标记。需要一个给定的位置,宽度和高度。还需要指定应该使用哪些数据来构建标记("from"属性)。...} } ] } ] Vega的另一个好处是可以检查用来构建可视化的所有数据的内容: 按名称排序的数据集 2-“scales”:[] 需要一个x轴的时间刻度和一个序数刻度来为矩形着色...这里只设置"x"图例的位置(整个组)并为标题和标签设置fontSize。

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    太强了,用 Matplotlib+Imageio 制作动画!

    ') plt.show() # 第四张图 plt.plot(y) plt.ylim(20, 50) plt.savefig('4.png') plt.show() 得到x轴为0:36、0:37、0:38...一个会动的折线图表就制作出来了,不过不是从x轴坐标为0的时候开始的。...给X轴创建固定值,Y轴创建列表,并使用Matplotlib的条形图函数。...所以在结束的时候会显示一段时间的空白。 可以设置一下条形图当前位置到下个位置的速度,让过渡变得平滑。 将当前位置和下一个位置之间的距离除以过渡帧数。...通过插值的方式来使过渡变得更平滑,甚至可以让条形图在x轴上移动。 这里大家就可以自行去研究啦。 03 散点图 要绘制动态散点图,则需要同时考虑x轴和y轴的值。

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    Python数据分析Matplotlib

    1.9.2 设置x,y轴刻度标签 1.9.3 设置标签的位置和字体 1.9.4 为X轴或Y轴分别添加“X”、“Y”标签 1.9.5 为图添加标题 1.9.6 Spines为图移动坐标轴位置 1.9.7...Spines为图移动坐标轴位置 1.9.8 显示被曲线挡住的部分 2 matplotlib——条形图 2.1 绘制bar类型的条形图 2.2 绘制barh条形图 3 matplotlib——直方图 4...=0.05)) #为(2,1)点添加注释 ax.axis([0,10,0,10]) #为x,y轴设置坐标范围 plt.show() ?...1.9.3 设置标签的位置和字体 通过在 plt.plot() 函数中设置 label 标签,为绘制的正弦余弦图分别添加 sin(t)、cos(t) 图例,并使用 plt.legend() 函数设置标签的位置和字体...1.9.4 为X轴或Y轴分别添加“X”、“Y”标签 通过 plt.xlabe l函数和 plt.ylabel 函数为 X 轴或 Y 轴分别添加 “X”、“Y” 标签。

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    1.基础知识(3) --Matlab绘制特殊的图形

    1.1、更改刻度值位置和标签 创建 x,将其指定为200个介于-10 和10之间的线性间隔值,创建x的余弦函数 y,绘制数据图。...x = linspace(-10,10,200); y = cos(x); plot(x,y) 更改沿 x 轴和 y 轴的刻度值位置。将这些位置指定为一个由递增值组成的向量。这些值无需等距。...例如,使用 '%.1f' 在 x 轴刻度标签中显示一个十进制值。使用 '\xA3%.2f' 将 y 轴刻度标签显示为英镑。选项 \xA3 表示英镑符号的 Unicode 字符。...标尺对象允许进一步分别控制 x 轴、y 轴或 z 轴的格式设置。可以通过 Axes 对象的 XAxis、YAxis 或 ZAxis 属性访问与特定坐标轴关联的标尺对象。...默认情况下,y 轴刻度标签使用指数记数法(指数值为 4,底数为 10)。将指数值更改为 2。设置与 y 轴关联的标尺对象的 Exponent 属性。

    3.5K30

    Matplotlib可视化没那么难:7种常用图表最全绘制攻略来了!

    :x轴名称 plt.ylabel:y轴名称 plt.xlim:x轴的范围 plt.ylim:y轴范围 plt.xticks:第一个参数为范围,数组类型;第二个参数是标签,第三个是控制标签 plt.yticks...在广告数据分析中,我们通常会根据散点图来分析两个变量之间的数据分布关系。散点图的主要参数及其说明如下。 x/y:X/Y轴数据。两者都是向量,而且必须长度相等。...x:数据源 height:bar的高度 width:bar的宽度,默认0.8 bottom:y轴的基准,默认0 align:x轴的位置,默认中间,edge表示将bar的左边与x对齐 color:bar颜色...x:数据源 labels:(每一块)饼图外侧显示的说明文字 explode:(每一块)离开中心距离 startangle:起始绘制角度,默认图是从x轴正方向逆时针画起,如设定=90则从y轴正方向画起 shadow...默认值:False,即不画阴影 labeldistance:label标记的绘制位置,相对于半径的比例,默认值为1.1, 如在饼图内侧 autopct:控制饼图内百分比设置,可以使用format

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    【matplotlib】2-使用统计函数绘制简单图形

    轴上绘制定性数据的分布特征 调用签名: plt.bar(x, y) 参数说明: x: 标示在x轴上的定性数据的类别 y: 每种定性数据的类别的数量 # -*- coding: utf-8 -*-...plt.xlabel('category') plt.ylabel('weight(kg)') plt.show() 2.函数barh()–用于绘制条形图 函数功能: 在y轴上绘制定性数据的分布特征...plt.xlabel('category') plt.ylabel('weight(kg)') plt.show() 3.函数hist()–用于绘制条形图 函数功能: 在x轴上绘制定量数据的分布特征...y) 参数说明: x: 指定棉棒的x轴基线上的位置 y: 绘制棉棒的长度 linefmt: 棉棒的样式 marketfmt: 棉棒末端的样式 basefmt: 指定基线的样式 import matplotlib.pyplot...调用签名: plt.errorbar(x, y, yerr=a, xerr=b) 参数说明: x: 数据点的水平位置 y: 数据点的垂直位置 yerr: y轴方向的数据点的误差计算方法 xerr:

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