首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何从matplotlib/seaborn绘制条形图,其中int列表作为值,字符串列表作为x轴?

要从matplotlib/seaborn绘制条形图,其中int列表作为值,字符串列表作为x轴,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入所需的库:import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns
  2. 创建一个int列表作为值,例如:values = [10, 20, 30, 40, 50]
  3. 创建一个字符串列表作为x轴,例如:x_labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
  4. 使用matplotlib绘制条形图:plt.bar(x_labels, values) plt.show()
  5. 使用seaborn绘制条形图:sns.barplot(x=x_labels, y=values) plt.show()

在上述代码中,plt.bar()函数用于绘制matplotlib的条形图,sns.barplot()函数用于绘制seaborn的条形图。通过传入x轴和y轴的数据,即可绘制出相应的条形图。

注意:为了使图形显示正常,需要在代码的开头添加以下代码:

代码语言:python
复制
%matplotlib inline

这样可以确保图形在Jupyter Notebook中正确显示。

关于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,由于不能提及具体品牌商,建议您参考腾讯云官方文档或咨询腾讯云客服获取相关信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

数据可视化(14)-Seaborn系列 | 条形图barplot()

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)。...y,hue:数据字段变量名(如上表,date,name,age,sex为数据字段变量名) data: DataFrame,数组或数组列表 order,hue_order:字符串列表 作用:显式指定分类顺序...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), 这通常可以输入变量的dtype推断得到 color:matplotlib...tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例1: 指定x分类变量进行分组,指定 y为数据分布,绘制垂直条形图 """ sns.barplot(x="day", y="total_bill

6.8K01

数据可视化(13)-Seaborn系列 | 点图pointplot()

点图用于集中在一个或多个分类变量的不同级别之间的比较,有时比条形图更有用。 注:点图只显示平均值(或其他估计)。但在许多情况下,显示每个分类变量级别的分布可能更具信息性。...: DataFrame,数组或数组列表 order,hue_order:字符串列表 作用:显式指定分类顺序,eg. order=[字段变量名1,字段变量名2,...]...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 markers:字符串字符串列表 作用:标记符号 案例教程 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot...import median # 设置样式风格 sns.set(style="darkgrid") # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例7: 使用中位数作为中心趋势的估计

2.7K00

Python 数据分析(PYDA)第三版(四)

随着时间的推移,matplotlib 衍生出了许多用于数据可视化的附加工具包,这些工具包使用 matplotlib 进行底层绘图。其中之一是seaborn,我们将在本章后面探讨。...ax.annotate方法可以在指定的 x 和 y 坐标处绘制标签。我们使用set_xlim和set_ylim方法手动设置绘图的起始和结束边界,而不是使用 matplotlib 的默认。...以在 x 绘制,尽管您可以通过传递 use_index=False 来禁用此功能。...x 刻度和限制可以通过 xticks 和 xlim 选项进行调整,y 分别通过 yticks 和 ylim 进行调整。请参见 表 9.3 以获取 plot 选项的部分列表。...到 360) xticks 用于 x 刻度的 yticks 用于 y 刻度的 xlim x 限制(例如,[0, 10]) ylim y 限制 grid 显示坐标网格(默认关闭) 大多数

20700

数据可视化(5)-Seaborn系列 | 柱状图countplot()

柱状图 seaborn.countplot()计数图、柱状图 解析:使用条形图(柱状图)显示每个分类数据中的数量统计 函数原型 seaborn.countplot(x=None, y=None, hue...可选: x,y,hue:数据变量的名称(如上表,date,name,age,sex为数据字段变量名) 用于绘制数据的输入 data: DataFrame,数组或数组列表 用于绘图的数据集,如果x和y不存在...,则将其解释为 wide-form, 否则它被认为是 long-form order, hue_order:字符串列表 指定绘制分类级别,否则从数据对象推断级别 orient: v | h 图的显示方向...(垂直或水平,即横向或纵向),这通常可以输入变量的dtype推断得到 palette:调色板名称,list列表,dict字典 用于对变量调不同级别的颜色 saturation(饱和度):float...用于绘制颜色的原始饱和度的比例,如果希望绘图颜色与输入颜色规格完美匹配, 则将其设置为1 dodge:bool 使用色调嵌套时,是否应沿分类移动元素。

14.3K00

Python Seaborn (5) 分类数据的绘制

Seaborn 中,相对低级别和相对高级别的方法用于定制分类数据的绘制图,上面列出的函数都是低级别的,他们绘制在特定的 matplotlib 上。...高于分类上的颜色和位置时冗余的,现在每个都提供有两个变量之一的信息: ? 一般来说,Seaborn 分类绘图功能试图数据中推断类别的顺序。...您可以使用 orient 关键字强制定向,但通常可以传递给 x 和 / 或 y 的变量的数据类型推断绘图方向: ?...在 Seaborn 中,使用 countplot() 函数很容易绘制: 备注:函数将默认使用 count 参数作为 x/y 中未传的一组维度 ?...字符串列表 row_order, col_order 对应排序列表 字符串列表 kind : 可选:point 默认, bar 柱形图, count 频次, box 箱体, violin 提琴, strip

3.9K20

数据分析入门系列教程-常用图表

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(max)、最小(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: ? 两种作图整体分布式类似的,不过 Seaborn 作为 Matplotlib 的更高级 API 实现,可以更加方便的处理数据的分组展示等功能。...() sns.distplot(x, 10) plt.show() Matplotlib 绘制: ?...条形图 matplotlib 实现条形图 matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8) xx 的坐标值 height:y 的坐标值 width:条形的宽度...seaborn 实现条形图 seaborn.barplot(x=None, y=None, hue=None, data=None) x,y,hue:分别是两个坐标的名称和图例名称 data:传入的数据

1.8K20

matplotlib的使用

概念最流行的Python底层绘图库,主要做数据可视化图表 基本要点 用法 导入:from matplotlib import pyplot as plt plt.plot(横坐标列表,列表) 传入横坐标列表列表...x_str,'名称') 添加图例 plt.legend(prop=字体, loc=位置对应的数字或字符串) 添加字体 prop=字体 设置坐标的刻度 plt.xticks(x)或 plt.xticks...组距尽量设置为能被极差整除,极差=最大-最小 列表中的是未经过统计的数据,如果是统计后的数据,则无法绘制直方图,可以考虑使用无间隔的条形图来显示。...条形图绘制离散的数据,显示数据的大小。...(分布规律) 绘制 plt.scatter(横坐标, 列表) 其他画图工具 百度echarts seaborn plotly

67810

Python数据可视化的10种技能

Matplotlib 中,我们可以直接使用 plt.plot() 函数,当然需要提前把数据按照 x 的大小进行排序,要不画出来的折线图就无法按照 x 递增的顺序展示。...在 Matplotlib 中,我们使用 plt.bar(x, height) 函数,其中参数 x 代表 x 的位置序列,height 是 y 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,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,可以为饼图添加标签。...那该如何做呢? 这里我们需要使用 Matplotlib 来进行画图,首先设置两个数组:labels 和 stats。他们分别保存了这些属性的名称和属性

2.7K20

数据可视化干货:使用pandas和seaborn制作炫酷图表(附代码)

▲图9-13 简单序列图形 Series对象的索引传入matplotlib作为绘图的x,你可以通过传入use_index=False来禁用这个功能。...x的刻度和范围可以通过xticks和xlim选项进行调整,相应地y使用yticks和ylim进行调整。表9-3是plot的全部选项列表。本节我会介绍这些选项中的一些,其余你可以自行探索。...参数 描述 label 图例标签 ax 绘图所用的matplotlib子图对象;如果没传,则使用当前活动的matplotlib子图 style 传给matplotlib的样式字符串,比如'ko--'...use_index 使用对象索引刻度标签 rot 刻度标签的旋转(0到360) xticks 用于x刻度的 yticks 用于y xlim x范围(例如[0,10]) ylim y范围 grid...你可以使用seaborn.set在不同的绘图外观中进行切换: In [90]: sns.set(style="whitegrid") 03 直方图和密度图 直方图是一种条形图,用于给出频率的离散显示

5.3K40

10个数据可视化技巧,让你一看就懂!

现在,除了与业务相关的问题,甚至法律的角度或者你的业务只关心预测的结果来看——不管你如何得到它们,理解一个算法实际上是如何工作的对你会有帮助。...我将在下面几行中引用的库: Seaborn:import seaborn as sns matplotlibmatplotlib.pyplot as plt 此外,如果需要,可以设置样式和你喜欢的格式...matplotlib 中的图表是一种结构,可以这样使用: 图形:绘制图表的背景或画布 :我们的图表 通常,这些东西是在代码后台自动设置的,但是如果要绘制多个图形,我们只需要按照以下方式创建图形和对象...在图上标注对于解释图表非常有用。 假设现在我们使用 subplots,我们有几个图表,其中一个是位于 ax[0] 位置的 seaborn 的 barplot。...ax[0] 将是我们要在其中插入行的图表 32 将是绘制线的 c = 'r' 表示图表将是红色的 如果我们使用的是 subplots,那么将 axvline 添加到相应的 axe 就很简单,如上面的示例所示

2.3K10

五分钟入门数据可视化

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 的位置序列,height 是 y 的数值序列,也就是柱子的高度。...'Cat5'] y = [5, 4, 8, 12, 7] # 用 Matplotlib条形图 plt.bar(x, y) plt.show() # 用 Seaborn条形图 sns.barplot...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,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,可以为饼图添加标签。

2.6K30

比较(一)利用python绘制条形图

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,一条表示类别,另一条则表示对应的数值度量。...快速绘制 基于seaborn import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 导入数据 tips = sns.load_dataset(...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...total_bill(即吸烟者条形图在上面) bar2 = sns.barplot(x='day', y='total_bill', bottom=non_smoker_df['total_bill'...绘制多样化的条形图 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

8310

让老板和客户一看就懂 ,赞不绝口的10个数据可视化技巧

现在,除了与业务相关的问题,甚至法律的角度或者你的业务只关心预测的结果来看——不管你如何得到它们,理解一个算法实际上是如何工作的对你会有帮助。...我将在下面几行中引用的库: Seaborn:import seaborn as sns matplotlibmatplotlib.pyplot as plt 此外,如果需要,可以设置样式和你喜欢的格式...matplotlib 中的图表是一种结构,可以这样使用: 图形:绘制图表的背景或画布 :我们的图表 通常,这些东西是在代码后台自动设置的,但是如果要绘制多个图形,我们只需要按照以下方式创建图形和对象...nrows=2,我们将创建一个由 x,y 组成的图形,其中只有两个图表,分布在两个不同的行中。...在图上标注对于解释图表非常有用。 假设现在我们使用 subplots,我们有几个图表,其中一个是位于 ax[0] 位置的 seaborn 的 barplot。

1.8K20

python数据科学系列:matplotlib入门详细教程

需要指出,Axes形式上是坐标axis一词的复数形式,但意义上却远非2个或多个坐标那么简单:如果将Figure比作是画板的话,那么Axes就是画板中的各个子图,这个子图提供了真正用于绘图的空间...),创建一个figure对象和相应数量的axes对象,同时返回该figure对象和axes对象嵌套列表,并默认选择最后一个子图作为"当前"图 ?...,常用接口如下: title,设置图表标题 axis/xlim/ylim,设置相应坐标范围,其中axis是对后xlim和ylim的集成,接受4个参数分别作为x和y的范围参数 grid,添加图表网格线...legend,在图表中添加label图例参数后,通过legend进行显示 xlabel/ylabel,分别用于设置x、y标题 xticks/yticks,分别用于自定义坐标刻度显示 text/arrow...设置seaborn绘图风格 06 走向3D 在可视化愈发重要的当下,matplotlib当然不仅支持简单的2D图表绘制,其也提供了对3D绘图的丰富接口。

2.5K22

Python 数据可视化,常用看这一篇就够了

Matplotlib 中,我们使用 plt.bar(x, height) 函数,其中参数 x 代表 x 的位置序列,height 是 y 的数值序列,也就是柱子的高度。...'] y = [5, 4, 8, 12, 7] # 用Matplotlib条形图 plt.bar(x, y) plt.show() # 用Seaborn条形图 sns.barplot(x, y) plt.show...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,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,可以为饼图添加标签。...我们一般使用 Seaborn 中的 sns.heatmap(data) 函数,其中 data 代表需要绘制的热力图数据。

1.7K10

数据可视化基础与应用-03-matplotlib入门到精通01-05

直方图和bar条形图。...函数产生一个序列,但是有时候可以是字符串 height:y的数值序列,也就是柱形图的高度,一般就是我们需要展示的数据; alpha:透明度,越小越透明 width:为柱形图的宽度,一般这是为0.8...**kwargs) 参数说明 : 关于x、y和color的序列,其中color是可选的参数,每个多边形都是由其节点的x和y位置列表定义的,后面可以选择一个颜色说明符。...5个: x:数据点x的位置 y:数据点y的位置 s:尺寸大小 c:可以是单个颜色格式的字符串,也可以是一系列颜色 marker: 标记的类型 import matplotlib.pyplot...这种方式的好处是不用显式地列举出刻度列表

67810

数据可视化基础与应用-04-seaborn入门到精通03

该函数还在另一个上对高度的估计进行编码,但它不是显示完整的条,而是绘制点估计和置信区间。此外,pointplot()连接来自相同色调类别的点。...直方图是一种条形图其中表示数据变量的被划分为一组离散的bins,并且每个bin内的观测的计数使用相应的bar的高度表示: sns.displot(penguins, x="flipper_length_mm...系列对象,或者作为pandas中变量的引用。传递给data的DataFrame对象。相反,lmplot()将数据作为必需的参数,x和y变量必须指定为字符串。...FacetGrid最多可以用三个维度绘制:row, col, and hue。前两个与得到的数组有明显的对应关系;可以将色调变量看作是沿着深度的第三维度,其中不同的层次用不同的颜色绘制。...像这样初始化网格会设置matplotlib图和,但不会在上面绘制任何东西。

37910

8个流行的Python可视化工具包

MatplotlibSeaborn 和 Pandas 把这三个包放在一起有几个原因:首先 Seaborn 和 Pandas 是建立在 Matplotlib 之上的,当你在用 Seaborn 或 Pandas...9~14 行的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 刻度和格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标和标题,以及为条形图添加颜色和边框。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义,包括 x 标签的角度、背景线、y 刻度以及字体(大小、斜体、粗体)等。...以下是我针对一个简单图形构建的不同的表示,以及一些斯坦福 SNAP 下载的代码(关于绘制小型 Facebook 网络)。...Pyecharts绘制可视化地图专辑 Python 绘制惊艳的瀑布图 使用日历热图进行时序数据可视化 用 GeoPandas 绘制超高颜数据地图 一行 Python 代码轻松构建树状热力图 这种

42820
领券