2024-02-28：用go语言，有一个由x轴和y轴组成的坐标系， "y下"和"y上"表示一条无限延伸的道路，"y下"表示这个道路的下限，"y上"表示这个道路的上限， 给定一批长方形，每一个长方形有(x1...像素点是水平或竖直方向连接的。 给你两个整数 x 和 y 表示某一个黑色像素的位置。 请你找出包含全部黑色像素的最小矩形（与坐标轴对齐），并返回该矩形的面积。...2.在minArea函数中，使用二分查找来确定矩形的左边界、右边界、上边界和下边界。 3.实现辅助函数left(image [][]byte, col int) int，用于确定左边界。...8.在main函数中，定义一个示例图片image和给定的点(x, y)，调用minArea函数并将结果打印出来。...总的额外空间复杂度：除了存储输入数据和输出结果的额外空间外，代码没有使用其他额外的空间，因此总的额外空间复杂度为O(1)。
(x,y2,label='第二条线') plt.xlabel('x轴') plt.ylabel('y轴') plt.title('为图表加入\n图例、标题和标签') plt.legend() plt.show...柱状图.png 4.3 绘制条形图plt.barh plt.barh为我们创建条形图。本质上条形图就是横向的柱形图，故两个的配置几乎完全相同。...不同的是用柱形图表达数据较少的数据，如果数据量较大（超过10条），建议使用条形图。...劣势：在点状图显示多个序列看上去非常混乱 散点图通常用于比较2个变量来寻找相关性或者分组，plt.scatter不仅可以绘制x和y，而且还可以选择使用的标记颜色，大小和类型。...image.png 让柱形图按照y轴值的大小排序后画出，因为网站传回的数据已经排序好，只需要按x标签顺序画图即可。
Pandas 探索和可视化数据了，开始吧 折线图 plot 默认图就是折线图，它在 x 轴上绘制索引，在 y 轴上绘制 DataFrame 中的其他数字列。...宽度和高度的默认值分别为 6.4 和 4.8。 通过提供列名列表并将其分配给 y 轴，我们可以从数据中绘制多条线。...首先，我们需要按月末重新采样数据，然后使用 mean() 方法计算每个月的平均股价。...直方图 直方图是一种表示数值数据分布的条形图，其中 x 轴表示 bin 范围，而 y 轴表示某个区间内的数据频率。...='%.f', subplots=True, figsize=(14,8)) Output: 散点图 散点图在 x 和 y 轴上绘制数据点以显示两个变量之间的相关性。
Matplotlib简介 Matplotlib是一个Python全面的绘图库，用于创建静态、动画和交互式可视化。..."y轴") plt.scatter(x, y, color='r', marker='*') plt.show() 代码运行结果会生成x轴和y轴指定点的坐标图，如图所示。...，在简单意义上已经完成了一个简单的数据获取、分析以及可视化的过程。...: 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...时为顺时针方向 colors：颜色设置，默认值为None, 会使用默认的调色盘，所以通常情况下，不需要设置该参数。
（如标题，图例，色彩,轴等），以及嵌套的子图； The whole figure....，包含轴的长度大小（图中轴长为 7）、轴标签（指 x 轴，y轴）和刻度标签； These objects set the scale and limits and generate ticks (the...4, 0.2) # 分别使用红色的点划线、蓝色的方块和绿色的三角形来区分这3条曲线 plt.plot(data, data, 'r-...，给出全局范围；如果为None，则默认为(x.min(), x.max())；即x轴的范围； density：布尔值。...，即每个分组下的统计值，是否归一化由参数normed设定。
' ,how = sum ).fillna( 0 ) #按月汇总利息金额，以0填充空值 ...，贷款金额为x，利息金额为y，设置颜色，标记点样式和透明度等 plt.scatter(loan_x,loan_y, 60 ,color =...0.6 ) #添加x轴标题 plt.xlabel( '贷款金额' ) #添加y轴标题 plt.ylabel...图表中的颜色，可以直接使用颜色名称，也可以使用简称来设置图表中使用的颜色，本文中没有使用默认的颜色，而是使用了自定义颜色。...自定义颜色的色号，本文中使用的是Hex色号，下面给出了Hex和RGB的对应关系，以及相应的颜色。可以使用下面的Hex色号替换本文中图表的颜色。
我们了解了常用的五种图形： 散点图 折线图 柱状图 直方图 饼图 那么如何用Matplotlib和Seaborn来画出它们。...Matplotlib：它在使用时灵活，可以定制化绘图，但是时间上的花费也比较多。...我们可以看到两张图的区别：matplotlib默认情况下绘图区呈现是一个长方形，而seaborn是正方形并且含有x轴和y轴的标签；seaborn还展示散点图还给出了两组数据（变量）的分布情况。 ?...# plt.bar(x, height)函数，参数x代表x轴的类别，height是y轴的数值 import matplotlib.pyplot as plt plt.bar(x,y) plt.show...)函数,x代表绘制饼图的数据，labels是缺省值，可以为饼图添加标签 import matplotlib.pyplot as plt plt.pie(x=nums, labels=labels,
我们将x轴和y轴数据传递给函数，然后将它们传递给“ax.scatter()”来绘制散点图。我们还可以设置点大小、点颜色和透明度。你甚至可以把y轴设成对数刻度。然后，为该图设置标题和轴标签。...直线图非常适合这种情况，因为它们基本上可以快速总结为两个变量(百分比和时间)的协方差。同样，我们也可以使用颜色编码分组。从我们的第一个图表开始，折线图就属于“超时”类别。 ?...我们将看到三种不同类型的条形图：常规条形图、分组条形图和堆叠条形图。在我们进行的过程中，请查看下图中的代码。 常规的条形图如下面的第一个图所示。...在' barplot() '函数中，' xdata '表示x轴上的标记，' ydata '表示y轴上的条高。误差条是以每个栏为中心的一条额外的线，用来显示标准差。 分组条形图允许我们比较多个分类变量。...通过使用颜色编码，我们可以很容易地看到和理解哪些服务器每天的工作量最大，以及负载与其他服务器的负载相比如何。其代码遵循与分组条形图相同的样式。
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。...使用 plt.xlabel('Categories') 和 plt.ylabel('Values') 分别添加了 x 轴和 y 轴的标签，将 x 轴标签设置为 'Categories'，y 轴标签设置为...'开支（元）') # 旋转 x 轴标签 plt.xticks(rotation=45) # 显示条形图 plt.show() 用 Matplotlib 创建了一个月度开支的条形图，并对其进行了一些定制...使用 plt.xlabel('月份') 和 plt.ylabel('开支（元）') 分别添加了 x 轴和 y 轴的标签，将 x 轴标签设置为 '月份'，y 轴标签设置为 '开支（元）'。...还使用了 plt.xticks(rotation=45) 将 x 轴的标签进行了旋转，使得月份的文字能够更好地展示并避免重叠。 使用 plt.show() 显示生成的条形图。
我们将 x 轴和 y 轴的数据传递给该函数，然后将其传递给 ax.scatter() 来画出散点图。...当类别数太多时，条形图将变得很杂乱，难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别，不同的类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型的条形图：常规、分组和堆叠条形图。...常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数中，x_data 表示 x 轴上的不同类别，y_data 表示 y 轴上的条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上的线，可用于表示标准差。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示，我们第一个变量会随不同的分组（G1、G2 等）而变化，我们在每一组上比较不同的性别。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。
()函数移动脊柱 1.8 绘制综合图 1.9 绘制正弦余弦函数曲线 1.9.1 设置在线上标记的特殊符号 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...使用 xlabel() 和 ylabel() 函数为图添加 x，y 坐标轴说明。...1.9 绘制正弦余弦函数曲线 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 使用np中的linspace函数，创建一个值在负π到π之间，大小为...256的一维数组x，并使用np的sin和cos函数对x取正弦余弦值并分别赋给C,S x=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True) C,S=np.sin(x)...1.9.2 设置x,y轴刻度标签 使用 plt.axis() 调整坐标范围，使用 plt.xlim() 和 plt.ylim() 调整 x，y 轴范围，使用 plt.xticks,plt.yticks
我们将 x 轴和 y 轴的数据传递给该函数，然后将其传递给 ax.scatter() 来画出散点图。...当类别数太多时，条形图将变得很杂乱，难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别，不同的类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型的条形图：常规、分组和堆叠条形图。...常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数中，x_data 表示 x 轴上的不同类别，y_data 表示 y 轴上的条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上的线，可用于表示标准差。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示，我们第一个变量会随不同的分组（G1、G2 等）而变化，我们在每一组上比较不同的性别。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。
本文总结介绍了多种可视化图及其适合使用场景，并同时展示使用了常用的绘图包（plotly、 seaborn 和 matplotlib ）绘制这些图的代码。 条形图 条形图是用矩形条显示分类数据的图形。...这些条的高度或长度与它们所代表的值成正比。条形可以是垂直的或水平的。垂直条形图有时也称为柱形图。 以下是按年指示加拿大人口的条形图。 条形图适合应用到分类数据对比，横置时也称条形图。...中 ax = sns.boxplot(x) ax.figure.set_size_inches(12,6) 以下是条形图的类型 分组条形图 当数据集具有需要在图形上可视化的子组时，将使用分组条形图。...这些点通常按其 x 轴值排序。这些点用直线段连接。折线图用于可视化一段时间内数据的趋势。 以下是折线图中按年计算的加拿大预期寿命的说明。...它显示为点的集合。它们在水平轴上的位置决定了一个变量的值。垂直轴上的位置决定了另一个变量的值。当一个变量可以控制而另一个变量依赖于它时，可以使用散点图。当两个连续变量独立时也可以使用它。
通过使用 head(10) 来仅选择前十个最大的国家，并调整了x轴和y轴。...按照地区进行分组，并使用 agg 计算了每个地区的平均生育率、平均年龄和总土地面积。...创建了两个条形图，分别显示了1950年和2023年人口最多的前15个国家。...通过使用 sort_values 和 head(15) 来选择相应的国家，并设置 x 轴为 ‘country’，y 轴为 ‘1950’ 或 ‘2023’。...计算从1950年到2023年人口变化的百分比，并创建了一个显示前20个国家变化百分比的条形图。
在学习使用Matplotlib时我们可以体会到：它在使用时灵活，可以定制化绘图，但是时间上的花费也比较多。...为了提高画图效率，包Seaborn基于Matplotlib底层开发，使用更少的代码，将常用的可视化绘图过程进行封装，有时只需要一行代码便可以画出我们想要的图形，省时省力；此外seaborn还提供更为丰富的图像以及...我们可以看到两张图的区别：matplotlib默认情况下绘图区呈现是一个长方形，而seaborn是正方形并且含有x轴和y轴的标签；seaborn还展示散点图还给出了两组数据（变量）的分布情况。...plt.bar(x, height)函数，参数x代表x轴的类别，height是y轴的数值 import matplotlib.pyplot as plt plt.bar(x,y) plt.show #...'] # pie(x, labels=None)函数,x代表绘制饼图的数据，labels是缺省值，可以为饼图添加标签 import matplotlib.pyplot as plt plt.pie(x
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: 每种定性数据的类别的数量...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...调用签名： plt.barh(x, y) 参数说明： x: 标示在y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 -*- import matplotlib...('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 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...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: 将浮点数映射成颜色的颜色映射表 import matplotlib.pyplot as
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。...'day', y='total_bill', rot=0) plt.show() 定制多样化的条形图 自定义条形图一般是结合使用场景对相关参数进行修改，并辅以其他的绘图知识。...total_bill值（即吸烟者条形图在上面） bar2 = sns.barplot(x='day', y='total_bill', bottom=non_smoker_df['total_bill'...x='day', y='percent', data=non_smoker_df, color='lightblue') # 吸烟者的条形图，底部开始位置设置为非吸烟者的total_bill值（即吸烟者条形图在上面...、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。
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...可以看到，使用 seaborn 库，x 轴上的元素会自动被排序 pyecharts 实现折线图 from pyecharts.charts import Line line = Line() line.add_xaxis...条形图 matplotlib 实现条形图 matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8) x：x 轴的坐标值 height：y 轴的坐标值 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：分别是两个坐标轴的名称和图例名称 data：传入的数据...总结 今天我们一起学习了常用的可视化图表以及如何制作相关图表。对于 Matplotlib、Seaborn 和 Pyecharts 工具包的使用一定要熟练的掌握，在数据分析的过程中会经常使用。
x in y_pos] plt.yticks(y_pos, bar_labels, fontsize=10) # 在 y_pos 的位置上创建水平条形 plt.barh(y_pos,...0.4, # 颜色为绿色 color='#263F13') # 在 y_pos 的位置上创建水平条形 plt.barh(y_pos, # 使用数据...x 位置 x_pos = list(range(len(bar_labels))) # 在 x 位置上创建条形图 plt.bar(x_pos, # 使用 mean_values 中的数据...> MatPlotLib 中的分组条形图 %matplotlib inline import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import...x 轴 plt.scatter(df['attacker_size'][df['year'] == 299], # 299 年的防守方大小为 y 轴
棒棒糖图表则是对条形图的改进，以一种小清新的设计，清晰明了表达了我们的数据。 下面小F就给大家介绍一下，如何使用Python绘制棒棒糖图表。...数据集很简单，每行都只有一个年份和一个值。 先绘制一个带有每年数值的条形图。...颜色已经修改成功，还需要调整一下条形图的宽度以及顶部圆圈的大小。...X将Year(年份)数据作为起点和终点，Y以-20和各年份数据作为起点和终点。...val.value], color=colors[idx], marker='o', markersize=3) # 设置y轴最低值
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