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

如何在Matplotlib中沿x轴绘制分组列?

在Matplotlib中沿x轴绘制分组列可以使用柱状图(bar chart)来实现。柱状图可以将数据按照不同的分组进行可视化展示。

以下是在Matplotlib中沿x轴绘制分组列的步骤:

  1. 导入所需的库:
代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
  1. 创建数据:
代码语言:txt
复制
# 假设有三个分组,每个分组有四个数据
group_names = ['Group A', 'Group B', 'Group C']
group_data1 = [10, 15, 7, 12]
group_data2 = [8, 12, 9, 7]
group_data3 = [11, 9, 13, 8]
  1. 创建x轴刻度:
代码语言:txt
复制
# 根据分组数量和数据数量计算出每个分组的宽度
bar_width = 0.2
index = np.arange(len(group_names))

# 根据分组数量和数据数量计算出每个分组的偏移量
offset = bar_width / 2

# 根据分组数量和数据数量计算出每个数据的x轴位置
x1 = index - offset
x2 = index
x3 = index + offset
  1. 绘制柱状图:
代码语言:txt
复制
# 绘制每个分组的柱状图
plt.bar(x1, group_data1, width=bar_width, label='Data 1')
plt.bar(x2, group_data2, width=bar_width, label='Data 2')
plt.bar(x3, group_data3, width=bar_width, label='Data 3')

# 设置x轴刻度标签
plt.xticks(index, group_names)

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

这样就可以在Matplotlib中沿x轴绘制分组列了。每个分组的柱状图会按照x轴的位置进行对齐,同时可以通过调整柱状图的宽度和偏移量来控制分组之间的间距。

对于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,由于要求不能提及具体的云计算品牌商,因此无法提供相关链接。但是可以通过搜索腾讯云的官方文档或者咨询腾讯云的客服来获取相关信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

在此matplotlib教程,我们将绘制一些图形并更改一些属性,例如字体、标签、范围等。 首先,我们将安装matplotlib,然后开始绘制一些基本的图形。...axhline()绘制一条水平线的语法如下: plt.axhline(y = 0,xmin = 0,xmax = 1,** kwargs) 在语法:y是沿y的坐标。这些点是水平生成直线的位置。...y2 = [40,50,60,70,80,90,100] plt.plot(x2,y2,color =“ m”) plt.show() 思考以下代码,以更好地理解如何在一个图中绘制多个图形。...在此示例,2,2,1表示2行2,会在索引1处进行绘制。类似地,2,2,2表示2行2,索引会在2处绘制。 ? 字体大小 ? 我们可以借助一个名为rc()的函数来更改绘图的字体大小。...plt.show() 在此示例x上的点将从0到160开始,如下所示: ?

5.2K10

Python可视化 | 一行代码轻松绘制统计图表!

今天快学Python给大家推荐一个轻量级的Python统计绘图库-「Dexplot」,让你无需使用Python-matplotlib库即可绘制精美的统计图表。...各参数解释如下: x沿x的列名 y:沿y的列名 data:Pandas DataFrame数据类型。 aggfunc:pandas常用聚类计算函数。 split:将数据分到不同组的的数据列名。...col:用于按将数据拆分为不同的子图的数据列名。 orientation:绘图方向,有垂直('v')或水平('h')。大多数图的默认设置为垂直。...orientation='h', sort_values='desc',bar_kwargs={"color":"#EFC000","ec":"black"}) Example03 of dxp.bar 分组...'price', y='neighborhood', data=airbnb,cmap=["#CD534C"],figsize=(3,3)) Example01 of dxp.box 分组: dxp.box

96820

统计绘图 | 教你一行代码教你轻松绘制统计图表(文末送书)

今天小编给大家推荐一个轻量级的Python统计绘图库-「Dexplot」,让你无需使用Python-matplotlib库即可绘制精美的统计图表。...width_data 「基本用法」: Dexplot库提供了用于绘制不同图表的绘图函数,但其基本使用语法如下: dxp.plotting_func(x, y, data, aggfunc, split,...各参数解释如下: x:沿x的列名 y:沿y的列名 data:Pandas DataFrame数据类型。 aggfunc:pandas常用聚类计算函数。 split:将数据分到不同组的的数据列名。...Example03 of dxp.bar 分组: dxp.bar(x='neighborhood', y='price', data=airbnb, aggfunc='median', split='superhost...Example01 of dxp.box 分组: dxp.box(x='price', y='neighborhood', data=airbnb,figsize=(3,3.5), cmap

1K20

Pandas知识点-绘制统计图

使用matplotlib可以绘制各种各样的统计图,Pandas对matplotlib的绘图方法进行了更高层的封装,使用起来更简单方便。...绘图时为了显示(show()方法)图形,会导入matplotlib.pyplot(as plt),可以使用plt对象的xticks()方法设置x刻度值,刻度值的倾斜度等,yticks()同理。...绘制散点图时,通过x参数和y参数指定散点图的x数据和y数据。x和y都是DataFrame标签,绘图时会根据标签读取对应列的数据。 s: 使用s参数设置散点图中点的大小。...设置bottom参数后,柱状图会沿y方向上移,设置为200,则柱状图上移200,从y坐标为200的地方开始绘制,柱状图的长度不发生改变。例子的0.5相对于2000多的数值差距太大,看不出来。...当然,在设置x刻度值,y刻度值,数值标签等时要注意方向的转换。 六、绘制直方图 使用plot链式调用hist()方法,或在plot()设置kind为hist,都可以绘制直方图。

3.5K20

数据采集:亚马逊畅销书的数据可视化图表

使用Matplotlib绘制数据可视化图表当我们将爬取到的数据保存到CSV文件后,我们就可以使用Matplotlib库来绘制数据可视化图表。...,显示不同类别的图书的数量# 使用df['title']的值作为x的数据# 使用df['title']的值按照类别分组,并计算每组的数量作为y的数据# 使用df['title']的值按照类别分组...(2, 2, 2)# 绘制饼图,显示不同评分区间的图书的占比# 使用df['rating']的值按照评分区间分组,并计算每组的数量作为饼图的数据# 使用df['rating']的值按照评分区间分组,...,显示不同类别的图书的价格和评分的关系# 使用df['price']的值作为x的数据# 使用df['rating']的值作为y的数据# 使用df['title']的值作为散点的颜色,根据类别分配不同的颜色...,并计算每组的评分均值作为y的数据# 使用df['author']的值按照作者分组,并获取每组的第一个值作为x的标签# 设置柱子的宽度为0.8# 设置柱子的颜色为绿色# 设置柱子的边缘颜色为黑色plt.bar

21820

50 个数据可视化图表

下图显示了数据各组之间最佳拟合线的差异。要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线,请从 sns.lmplot() 调用删除 hue ='cyl' 参数。...针对每绘制线性回归线或者,可以在其每显示每个组的最佳拟合线。可以通过在 sns.lmplot() 设置 col=groupingcolumn 参数来实现,如下: 4....边缘直方图(Marginal Histogram) 边缘直方图具有沿 X 和 Y 变量的直方图。这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X 和 Y 的单变量分布。...则可以在右侧的辅助 Y 上再绘制第二个系列。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 。或者,您可以将第一个到主要组件用作 X 和 Y 。 49.

3.9K20

数据科学 IPython 笔记本 8.11 多个子图

为此,Matplotlib 具有子图的概念:可以在单个图形中一起存在的较小分组。这些子图可能是插图,绘图网格或其他更复杂的布局。...在本节,我们将探讨在 Matplotlib 创建子图的四个例程。...plt.subplot:子图的简单网格 子图的对齐的或行是一个常见的需求,Matplotlib 有几个便利例程,使它们易于创建。其中最低级别是plt.subplot(),它在网格创建一个子图。...该函数不创建单个子图,而是在一行创建完整的子图网格,并在 NumPy 数组返回它们。参数是行数和数,以及可选关键字sharex和sharey,它们允许你指定不同轴之间的关系。...在这里,我们将创建2x3子图的网格,其中同一行的所有域共享其y刻度,并且同一的所有域共享其x刻度: fig, ax = plt.subplots(2, 3, sharex='col', sharey

1K30

如何运用Python绘制NBA投篮图表

In [3]: #获得包含数据的网页 response =requests.get(shot_chart_url) # 提取用于作为我们表格的名称的题头 headers =response.json...x的值是实际对应值的倒数。让我们只绘制从右侧的投篮图来看看这个问题。...画出篮球场 首先我们需要弄清楚如何在我们的图表绘制篮球场。通过查看输出的第一个投篮图和数据,我们可以大致估算出篮筐的中心位于原点。我们还可以估计每10个单位在x或y上表示一英尺。...) #值沿从左到右降序排列 plt.xlim(300,-300) plt.show() ?...plt.xlim(-250,250) # 沿 y从底部到顶部,t值降序排列 # 设置顶部为篮筐的位置 plt.ylim(422.5,-47.5) #除去刻度标签 # plt.tick_参数(标签底部

2.4K80

总结了50个最有价值的数据可视化图表

下图显示了数据各组之间最佳拟合线的差异。要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线,请从 sns.lmplot() 调用删除 hue ='cyl' 参数。...针对每绘制线性回归线或者,可以在其每显示每个组的最佳拟合线。可以通过在 sns.lmplot() 设置 col=groupingcolumn 参数来实现,如下: 4....边缘直方图(Marginal Histogram) 边缘直方图具有沿 X 和 Y 变量的直方图。这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X 和 Y 的单变量分布。...则可以在右侧的辅助 Y 上再绘制第二个系列。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 。或者,您可以将第一个到主要组件用作 X 和 Y 。 49.

3.3K10

Seaborn 基本语法及特点

安装 Matplotlib python -m pip install matplotlib 安装 Seaborn pip install seaborn 图类型 Seaborn 提供的可绘制图类型包括...Seaborn 的数据分布型图绘制函数: 分类数据型图 在面对数据组具有离散型变量(分类变量)的情况时,我们可使用以 X 或 Y 作为分类的绘图函数来绘制分类数据型图。...Seaborn 的回归分析型图绘制函数: 多子图网格型图 相比 Matplotlib,Seaborn 提供了多个子图网格绘图函数,它们可快速实现分面图的展示。...FacetGrid() 函数可以实现行、、色调 3 个维度的数值映射,其中,行、列维度与所得的阵列有明显的对应关系,色调变量可被视为沿深度的第三维,用不同的颜色绘制不同级别的数据。...在 PairGrid () 函数,每个行和都会被分配一个不同的变量,这就导致绘制结果为显示数据集中成对变量间关系的图。这种图也被称为“散点图矩阵”。

22730

50个最有价值的数据可视化图表(推荐收藏)

下图显示了数据各组之间最佳拟合线的差异。要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线,请从 sns.lmplot() 调用删除 hue ='cyl' 参数。 ?...针对每绘制线性回归线或者,可以在其每显示每个组的最佳拟合线。可以通过在 sns.lmplot() 设置 col=groupingcolumn 参数来实现,如下: ? 4....边缘直方图(Marginal Histogram) 边缘直方图具有沿 X 和 Y 变量的直方图。这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X 和 Y 的单变量分布。...则可以在右侧的辅助 Y 上再绘制第二个系列。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 。或者,您可以将第一个到主要组件用作 X 和 Y 。 ? 49.

4.5K20

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)显示每个分类数据的数量统计 函数原型 seaborn.countplot(x=None, y=None, hue...2.long-form DataFrame 3.wide-form DataFrame 4.在大多数情况下,可以使用numpy或Python对象,但推荐使用pandas对象, 因为关联的名称将用于注释。...此外,使用分类类型来分组变量来控制绘图元素的顺序。...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...,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

最全的NumPy教程

函数说明如下: numpy.amin() 和 numpy.amax() 这些函数从给定数组的元素沿指定返回最小值和最大值。...numpy.mean() 算术平均值是沿的元素的总和除以元素的数量。 numpy.mean()函数返回数组中元素的算术平均值。如果提供了,则沿其计算。...它也可以和图形工具包一起使用, PyQt 和 wxPython。 Matplotlib 模块最初是由 John D. Hunter 编写的。...通常,通过添加以下语句将包导入到 Python 脚本: from matplotlib import pyplot as plt 这里pyplot()是 matplotlib 库中最重要的函数,用于绘制...y上的对应值存储在另一个数组对象y。这些值使用matplotlib软件包的pyplot子模块的plot()函数绘制。 图形由show()函数展示。 上面的代码应该产生以下输出: ?

4.1K10

一篇文章带你搞定Pandas绘图API

目录: 柱状图 饼图 折线图 散点图 直方图 柱状图 普通柱图 首先我们打开excel数据文件,如下图所示: Field:专业;Number:对应专业学生数量,根据两数据绘制简单柱图: import...,x、y分别指定下,x、y的序列; tight_layout() 使得整个图紧凑显示,不然x的文字由于太长会被挡住; 结果如下所示: 分组柱图 首先我们还是查看数据文件:students02.xlsx...给出了2016、2017两年的学生数量,由此考虑绘制分组柱状图: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel...,x、y分别指定下,x、y的序列,但是由于分组柱图y不再是一个序列,而是由两个(或多个)序列组成的列表; plt.title() 设置标题,当然也可以在bar() 函数里面设置; plt.gca()...获得x的文字,下一重新设置x的文字,并且把文字旋转45°,ha='right':依照右点为中心进行水平对齐; plt.gcf() 拿到绘制的图形对象,设置留白区域,left=0.2(左侧留白20%

84510

R语言从入门到精通:Day17 (ggplot2绘图)

这里,变量wt的值映射到沿x的距离,变量mpg的值映射到沿y的距离。...函数ggplot()指定要绘制的数据源和变量,几何函数则指定这些变量如何在视觉上进行表示(使用点、条、线和阴影区)。表1出了几种常见的几何函数(目前有37个几何函数可供使用)。 表1,几何函数 ?...下面通过数据集Salaries的性别和学术等级分组绘制获得博士学位年数与薪水的关系图(图7)。 图7,博士毕业年数和薪水的散点图 ? 代码还提供了条形图的分组绘图,留给大家自己尝试。...我们在前面已经见过了函数geom_smooth()的例子,该函数的参数含义依次为:method代表要使用的平滑函数,lm、glm等;参数formula代表在函数中使用的公式,和回归分析的参数formula...首先是可以灵活控制坐标外观的函数,如图13(用到函数scale_x_continuous()等,具体见代码)。 图13,坐标改动示意图 ?

5.1K31

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的一些,其余你可以自行探索。...展示网格(默认是打开的) ▲表9-3 Series.plot方法参数 DataFrame拥有多个选项,允许灵活地处理;例如,是否将各绘制到同一个子图中,或为各生成独立的子图。...参数 描述 subplots 将DataFrame的每一绘制在独立的子图中 sharex 如果subplots=True,则共享相同的x、刻度和范围 sharey 如果subplots=True,则共享相同的...在DataFrame,柱状图将每一行的值分组到并排的柱子的一组。

5.3K40

关于“Python”的核心知识点整理大全43

绘制单个点,可使用函数scatter(),并向它传递一对x和y坐标,它将在指定位置绘制一 个点: scatter_squares.py import matplotlib.pyplot as...将 这些列表传递给scatter()时,matplotlib依次从每个列表读取一个值来绘制一个点。...下面是绘制1000个点的代码: scatter_squares.py import matplotlib.pyplot as plt 1 x_values = list(range(1, 1001...15.3 随机漫步 在本节,我们将使用Python来生成随机漫步数据,再使用matplotlib以引人瞩目的方式将这 些数据呈现出来。...(通过包含0,我们不仅能够沿两个移动,还能够 沿y移动。) 在3和4处,我们将移动方向乘以移动距离,以确定沿x和y移动的距离。

10910
领券