案例2--带误差棒的条形图 10.5 案例3--带误差棒的多数据并列柱状图 10.6 案例4--带误差棒的堆积柱状图 绘制统计图形 1.柱状图 柱状图是描述统计中使用频率非常高的一种统计图形。...color: 柱体的颜色 histtype: 柱体的类型 label: 图例内容 rwidth: 柱体的相对宽度，取值范围是[0.0, 1.0] 7.3 直方图和柱状图的关系 一方面，直方图和柱状图在展现效果上是非常类似的...箱体是由第一四分位数、中位数（第二四分位数）和第三四分位数所组成的。在箱须的末端之外的数值可以理解成离群值，因此，箱须是对一组数据范围的大致直观描述。...在很多科学实验中都存在测量误差或是试验误差，这是无法控制的客观因素。...这样，在可视化试验结果的时候，最好可以给试验结果增加观测结果的误差以表示客观存在的测量偏差。误差棒图就是可以运用在这一场景中的很理想的统计图形。
条形图 条形图主要展现的是每个矩形高度的数值变量的中心趋势的估计。 注：条形图只显示平均值（或其他估计值）。...estimator:可回调函数 作用：设置每个分类箱的统计函数 ci:float或者"sd"或None 在估计值附近绘制置信区间的大小，如果是"sd"， 则跳过bootstrapping并绘制观察的标准差...n_boot:int 计算置信区间时使用的引导迭代次数 orient: v | h 图的显示方向(垂直或水平,即横向或纵向)， 这通常可以从输入变量的dtype推断得到 color:matplotlib...颜色 palette:调试板名称，列表或字典类型 作用：设置hue指定的变量的不同级别颜色。...:float 作用：表示误差线上"帽"的宽度(误差线上的横线的宽度) dodge:bool 作用：使用色调嵌套时，是否应沿分类轴移动元素。
比较（一）利用python绘制条形图 条形图（Barplot）简介 条形图主要用来比较不同类别间的数据差异，一条轴表示类别，另一条则表示对应的数值度量。...通过seaborn绘制多样化的条形图 seaborn主要利用barplot绘制条形图，可以通过seaborn.barplot[1]了解更多用法 修改参数 import seaborn as sns import...seaborn主要利用barh绘制条形图，可以通过matplotlib.pyplot.barh[2]了解更多用法 修改参数 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot...err = [val * 0.1 for val in height] # 计算误差（这里假设误差为height的10%） plt.subplot(3, 3, 8) plt.bar(x_pos,...、matplotlib的bar和pandas的bar快速绘制条形图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的条形图来适应相关使用场景。
使用统计函数绘制简单图形 1.函数bar()–用于绘制柱状图 函数功能： 在x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...函数功能： 在x轴上绘制定量数据的分布特征 调用签名： plt.hist(x) 参数说明： x: 在x轴上绘制箱体的定量数据输入值 # -*- coding: utf-8 -*- import...函数功能： 在极坐标轴上绘制折线图 调用签名： plt.polar(theta, r) 参数说明： theta: 每个标记所在射线与极径的夹角 r: 每个标记到原点的距离 import matplotlib.pyplot...函数功能： 二维数据借助气泡大小展示三维数据 调用签名： plt.scatter(x, y) 参数说明： x: x轴上的数值 y: y轴上的数值 s: 散点标记的大小 c: 散点标记的颜色 cmap...: y轴方向的数据点的误差计算方法 xerr: x轴方向的数据点的误差计算方法 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace
plt.bar(x,y,tick_label,hatch) x：类别 y：数值 tick_label：类别标识名 color：柱状图的颜色 hatch：表示刻度阴影类型主要有这些类型:/、*、....二、barh()函数 1.函数功能 绘制条形图 2....range与arange的区别：arange函数返回的是numpy里定义的数组，数组每一个元素的数据类型一致。range在Python2与Python3里有着不同的功能。...() 参数说明：绘制雷达图plt.polar(theta,r,marker) theta：在极坐标系下坐标点的角度 r：在极坐标系下坐标点与极点的距离 marker：定义各个点的样式 3....九、errotbar()函数 1.函数功能 用于绘制误差棒图 2.实例代码 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import
正确的理解和判断缺失值的类型，对工作中对缺失值分析和处理带来很大对便利，但因没有一套成熟但缺失值类型判断方法，大多考经验处理，这里不作过多阐述。...缺失值可视化 matplotlib库--条形图 利用常规matplotlib.pyplot库可视化出每个变量的缺失值比例，以及总体排名情况，一目了然。...optional, default: 0条形基的y坐标, 用于绘制堆叠条形图。..., yerr : scalar or array-like of shape(N,) or shape(2,N), optional, default None 如果 not None，表示在条形图的基础上添加误差棒...变量集越单调，它们的总距离越接近0，并且它们的平均距离越接近零。 在0距离处的变量间能彼此预测对方，当一个变量填充时另一个总是空的或者总是填充的，或者都是空的。 树叶的高度显示预测错误的频率。
3） 比较相对数：将同一时期两个性质相同的指标数值进行对比，说明同类现象在不同 空间条件下的数量对比关系。如不同地区商品价格对比，不同行业、不同企业间某项指标对 比等。...5） 计划完成程度相对数：是某一时期实际完成数与计划数的对比，用以说明计划完成 程度。 6） 动态相对数：将同一现象在不同时期的指标数值进行对比，用以说明发展方向和变 化的速度。...Pandas plot(yen = error) 绘制误差条形图 Pandas 在作图之前，通常要加载以下代码。...使用格式： plt.plot(x, y, S) 这是Matplotlib通用的绘图方式，绘制对于x (即以x为横轴的二维图形)，字符串参量S指定绘制时图形的类型、样式和颜色，常用的选项有：'b’为蓝色、...(6)plot(yerr = error) 功能：绘制误差条形图。 使用格式：D.plot(yerr = error) 绘制误差条形图。
如果你想改进可视化方案，以下是一些建议： 使用条形图： 条形图是更直观和易于比较的一种方式。你可以考虑使用条形图代替饼图。 避免3D效果： 3D效果可能会使图表更难以理解，尤其是在表示比例时。...尽量使用简单的2D图表。 添加标签或数据表格： 在图表上添加数值标签或提供数据表格，以便更清晰地呈现数据。 使用更直观的颜色： 考虑使用更易于区分的颜色，避免引起混淆。...考虑使用其他图表类型： 根据数据的特点，考虑使用更适合的图表类型，如堆积条形图或直方图等。...在 Python 中使用 matplotlib 库绘制饼图和条形图的简单示例。...请确保你已经安装了 matplotlib 库，如果没有，可以通过运行 pip install matplotlib 安装。
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制条形图 前言 Matplotlib 是 Python 的绘图库。...$ python -m pip list | grep matplotlib matplotlib (1.3.1) 1.函数bar()--用于绘制柱状图 在x轴上绘制定性数据的分布特征 import matplotlib...在y轴上绘制定性数据的分布特征 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt mpl.rcParams["font.sans-serif...在x轴上绘制定量数据的分布特征 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np mpl.rcParams...errorbar()--用于绘制误差棒图 绘制y轴方向或是x轴方向的误差范围 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace
对于交互式工作，建议在matplotlib模式下使用Jupyter / IPython接口，否则当您想要查看绘图时，您必须调用matplotlib.pyplot.show。...请注意我们如何仅提供数据集中变量的名称以及我们希望它们在绘图中扮演的角色。与直接使用matplotlib时不同，没有必要将变量转换为可视化的参数（例如，用于每个类别的特定颜色或标记）。..._images / introduction_13_0.png 当估计统计值时，seaborn将使用自举来计算置信区间并绘制表示估计不确定性的误差条。 seaborn中的统计估计超出了描述性统计学。...在seaborn中有几种专门的绘图类型，这些类型已针对可视化此类数据进行了优化。他们可以通过访问catplot()。...每个不同的图形级别图kind将特定的“轴级”功能与FacetGrid对象组合在一起。例如，使用scatterplot()函数绘制散点图，并使用barplot()函数绘制条形图。
为了让大家更加熟悉商业数据分析流程，赛事平台和鲸社区还非常贴心提供了多场数据分析专题分享，下面就为大家打来第一场直播培训中，主讲老师黄凯根据大家反馈提供的培训Notebook，覆盖数据预处理、分组聚合计算...：产业图谱条形图 # 绘制条形图查看产业图谱 df_gs[' 产业图谱' ] . value_counts() . plot(kind=' barh' ) # barh 横向条形图, 方便查看种类的名称...AxesSubplot at 0x7fbfe0de3e48> 按产业图谱分组绘制 注册资本对数值 # 按产业图谱分组绘制 注册资本对数值 # 首先将注册资本取对数后的结果放在数据集当中。...注册资本. apply(lambda x : np. log10(x) ) # 使⽤seaborn 的 FacetGrid 按照产业图谱分组绘制注册资本对数值直⽅图 g = sns....如果想要看到完整的项目代码与数据，快快点击“阅读原文”吧！报名参赛后，直接进入和鲸K-Lab就可以找到这个项目。项目代码在课程里，Fork一下就能跑~
有效图表的重要特征： 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。 设计简单，您不必太费力就能理解它。 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。 信息没有超负荷。...针对每列绘制线性回归线或者，可以在其每列中显示每个组的最佳拟合线。可以通过在 sns.lmplot() 中设置 col=groupingcolumn 参数来实现，如下： 4....类型变量的直方图（Histogram for Categorical Variable） 类型变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。...使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形（Plotting with different scales using secondary Y axis） 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列，...则可以在右侧的辅助 Y 轴上再绘制第二个系列。
当使用 Python 画条形图时，通常会使用 Matplotlib 库。Matplotlib 是一个广泛用于绘制图表和数据可视化的库，它提供了丰富的函数和方法来创建各种类型的图表，包括条形图。...Matplotlib 是一个用于绘制数据可视化图表的 Python 库。它提供了一个广泛的功能集，使得用户可以创建各种类型的图表，包括折线图、散点图、条形图、饼图、直方图等等。...多种图表类型：Matplotlib 支持众多常见的图表类型，如折线图、散点图、条形图、饼图、直方图、盒图等等。...支持 Jupyter Notebook：Matplotlib 可以在 Jupyter Notebook 环境中无缝使用，使得数据分析和可视化更加交互性和动态化。...在这个例子中，类别包括 'A'、'B'、'C'、'D'、'E'，对应的数值分别是 7、13、5、17、10。
掌握两个库的使用可以满足我们在不同情况下的需求。 散点图 散点图（scatter plot），它将两组数据（或者变量）的值显示在二维坐标中，适合展示两个变量之间的关系。...折线图 折线图能够显示数据的变化趋势，在matplotlib使用plot函数绘制，而在seaborn使用 lineplot(x,y,data=None)函数；data是传入的数据，一般是pandas中的...条形图 通过直方图可以看到变量的数值分布，那么条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。...条形图(bar chart)绘制离散的数据,能够一眼看出各个数据的大小,比较数据之间的差别。...饼图 饼图（Pie Chart）可以显示每个部分大小与总和之间的比例。在Python数据可视化中，主要用Matplotlib的pie函数来绘制。
关键时刻，第一时间送达！ ? 本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。...有效图表的重要特征： 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。 设计简单，您不必太费力就能理解它。 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。 信息没有超负荷。...针对每列绘制线性回归线或者，可以在其每列中显示每个组的最佳拟合线。可以通过在 sns.lmplot() 中设置 col=groupingcolumn 参数来实现，如下： ? 4....类型变量的直方图（Histogram for Categorical Variable） 类型变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。 ?...使用辅助 Y 轴来绘制不同范围的图形（Plotting with different scales using secondary Y axis） 如果要显示在同一时间点测量两个不同数量的两个时间序列，
条形图 条形图可以查看数据中不同类别之间的分布请求 盒式图 是由五个数值组成：最大值（max）、最小值（min）、中位数（median）和上下四分位数（Q3，Q1），可以帮助我们分析数据的差异性、离散程度和异常值等信息...Seaborn 绘制： ? Pyecharts（echarts） 并没有专门的直方图方法。...你也应该发现，在数据分析的过程中，大多数情况下使用 Seaborn 是比较方便的，它可以很好的结合 DataFrame 数据类型，而在最后的数据展示时，使用 Pyecharts（echarts）则是很好的选择...，它涵盖了非常强大的 API，可以对生成的图表再做后续的操作，当然 Matplotlib 是最为基础，也是最为强大的工具，在实际的工作中，需要好好衡量，选择最适合的工具来做可视化的工作。...同时我们还按照数据之间的关系，划分了不同类型的图表，希望能够在未来帮助你更好的选择图表。当然对于单分类和多分类数据，也可以使用组合图表来进行可视化处理。
Matplotlib seaborn: ? seaborn ? seaborn 条形图 条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.bar(x, height) 函数，其中参数 x 代表 x 轴的位置序列，height 是 y 轴的数值序列，也就是柱子的高度。...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.boxplot(x, labels=None) 函数，其中参数 x 代表要绘制箱线图的数据，labels 是缺省值，可以为箱线图添加标签。...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.pie(x, labels=None) 函数，其中参数 x 代表要绘制饼图的数据，labels 是缺省值，可以为饼图添加标签。...Matplotlib 总结 在 Python 生态系统中绘制数据是一件好事也是一件坏事。绘制数据的工具有很多可供选择既是一件好事也是一件坏事，尽力搞清楚哪一个工具适合你取决于你要实现什么。
本篇介绍matplotlib中柱状图/条形图的用法。 bar()函数用来绘制柱状图（垂向的），barh()函数用来绘制条形图（水平的）。...我们先绘制一个最简单的柱状图： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np X= np.arange(0,16,2)#X决定了各个bar在X轴的位置...algin 表示bar的对齐，默认居中对齐；为“edge”时，若对应width为正数表示左对齐，负数表示右对齐。...ecolor 为误差符号的颜色。默认为黑。 capsize 为误差符号两端帽子的尺寸（像素）。默认不带cap。 ?...水平的条形图的用法完全类似，只需对应的x改为y，函数用barh(): import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np Y= np.arange(0,16,2
叠加条形图 案例17 频率分布直方图 案例18 美化的直方图 案例19 饼图 案例20 箱型图 案例21 误差条 案例22 3d图形 Matplotlib历史 MATLAB简介： MATlAB是美国...Hunter 在 2002 年开始编写，提供了一个套面向绘图对象编程的 API 接口，能够很轻松地实现各种图像的绘制，并且它可以配合 Python GUI 工具（如 PyQt、Tkinter 等）在应用程序中嵌入图形...初开发的Matplotlib，仅支持绘制2d图形，后来随着版本的不断更新，Matplotlib在二维绘图的基础上，构建了一部分较为实用的3D绘图程序包，通过调用该程序包一些接口可以绘制3D散点图、3D曲面图...2）美工层 Matplotlib结构中的第二层，它提供了绘制图形的元素时的给各种功能，例如，绘制标题、轴标签、坐标刻度等。...个数值，num_bins表示划分的组数。
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