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原来甘特图(Gantt Chart)还可以这么美!赶快掌握下绘制方法吧~~

今天这篇推文小编给大家介绍下甘特图(Gantt Chart) 及其绘制方法,主要内容如下: 甘特图(Gantt Chart) 的简单介绍 甘特图(Gantt Chart) 绘制方法(R+Python)...样例如下: 甘特图(Gantt Chart)样例 那么接下来,小编就告诉大家如何使用Python和R绘制甘特图(Gantt Chart)。...甘特图(Gantt Chart) 绘制方法(R+Python) 这一部分,小编分别使用Python和R绘制甘特图(Gantt Chart),小伙伴们可根据自己喜好选择合适的工具进行绘制哈~ 甘特图(Gantt...Chart)Python绘制 我们还是使用Python-matplotlib包进行绘制,这里使用到的绘图函数为broken_barh() 函数,该函数用于绘制一系列水平的矩形,正好可以满足甘特图的绘制需求...in Matplotlib 这里,我们通过贴出如下代码,帮助小伙伴们更好的理解ax.broken_barh() 函数,如下: broken_barh([(start_time, duration)],

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    Bar Chart Race Matplotlib制作

    抱着学习的目的,本期推文使用python可视化包matplotlib进行Bar Chart Race的绘制,这也是继上两篇动态图表教程后最后一篇matplotlib动态图表教程(毕竟原理都差不多,最多就是数据处理方法的不同...数据可视化 绘制此类可视化作品的静态图表较为简单,matplotlib的barh()方法即可绘制水平条形图(ps:为了更加接近于原始图表即条形图边角圆滑,但目前还没找到matplotlib的设置方法,...总结 Bar Chart Race 图表的Matplotlib制作过程总体而言不难,此篇推文的可取之处有两点:python字典和列表表达式的灵活应用;Matplotlib多类别条形图图例的添加,希望这两点可以在大家的可视化绘制中有所帮助...>>> 参考链接 (1)https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.barh.html?...highlight=barh#matplotlib.axes.Axes.barh (2)https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/indexing.html

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    matplotlib简单示例

    一、简介 以下引用自百度百科 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形 。...研究生毕业生数(万人) 57.8045 56.3938 55.1522 53.5863 51.3626 ... 1.3 绘制完善图形 附上代码,看注释吧。...2.条形图 2.1 什么是条形图 以下引用自百度百科 条形图(bar chart)是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形。...条形图可以横置或纵置,纵置时也称为柱形图(column chart)。此外,条形图有简单条形图、复式条形 图等形式。 简单来说,条形图可以直观地反映数据的大小。...四、结语 本文简单举例介绍了matplotlib绘制折线图、条形图和直方图的方法,matplotlib很强大,可以绘制非常多的图形,可以参考https://matplotlib.org/gallery/

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    教程 | 如何优雅而高效地使用Matplotlib实现数据可视化

    因此本文旨在提供一种高效的 Matplotlib 使用方法,并希望该方法可以帮助大家理解如何更有效地进行日常数据分析工作。 简介 对新手来说 Python 可视化实在有些令人挫败。...有很多不同的选项,如何选择正确的选项是一个挑战。例如,两年前这篇文章《Overview of Python Visualization Tools》仍然吸引了大量读者。...现在我学习了一些工具,了解了如何基于 Matplotlib 使用这些工具,Matplotlib 逐渐变成了可视化工具的核心。本文将展示如何使用 Matplotlib。...我坚定地认为 Matplotlib 是 Python 数据科学包必不可少的一部分,希望这篇文章可以帮助大家了解如何使用 Matplotlib 进行 Python 可视化。...因此如果你想在 Python 数据科学工具包中进行任何操作,你需要对如何使用 Matplotlib 有一些基础了解。这就是本文其余部分的重点,提供一种高效使用 Matplotlib 的基础方法。

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    教程 | 如何优雅而高效地使用Matplotlib实现数据可视化

    因此本文旨在提供一种高效的 Matplotlib 使用方法,并希望该方法可以帮助大家理解如何更有效地进行日常数据分析工作。 简介 对新手来说 Python 可视化实在有些令人挫败。...有很多不同的选项,如何选择正确的选项是一个挑战。例如,两年前这篇文章《Overview of Python Visualization Tools》仍然吸引了大量读者。...现在我学习了一些工具,了解了如何基于 Matplotlib 使用这些工具,Matplotlib 逐渐变成了可视化工具的核心。本文将展示如何使用 Matplotlib。...我坚定地认为 Matplotlib 是 Python 数据科学包必不可少的一部分,希望这篇文章可以帮助大家了解如何使用 Matplotlib 进行 Python 可视化。...因此如果你想在 Python 数据科学工具包中进行任何操作,你需要对如何使用 Matplotlib 有一些基础了解。这就是本文其余部分的重点,提供一种高效使用 Matplotlib 的基础方法。

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    【matplotlib】2-使用统计函数绘制简单图形

    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 -*- import matplotlib...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 -*-...(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 matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot...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 plt import matplotlib...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 as plt

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    精品教学案例 | 利用Matplotlib和Seaborn对苹果股票价格进行可视化分析

    案例中使用Python中的两个常用可视化工具Matplotlib和Seaborn,提高学生绘制常用图表的实践能力。 可视化分析在数据分析中扮演着相当重要的角色。...Matplotlib是一个Python库,用于2D绘图,而Seaborn是Python基于Matplotlib的数据可视化的库。...bar()函数绘制柱状图,主要的参数x为x轴的位置序列;y为柱形图的高度。参数hatch可以设置填充图形。 此外,Matplotlib还提供了绘制横向柱状图的函数barh()。...参数hue用于指定额外的分组特征,其值为分组数据 使用lmplot()函数可以得到两个特征之间的线性回归直线。...参数hue用于指定额外的分组特征,其值为分组数据;如若想要将图的分组分别绘制在箱式图的两边, 使用split参数设置。

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    Python-Matplotlib 动态柱形图绘制(数据分享)

    这期开始,我们将公众号刚开始的不成熟风格文章推文改成与现在相统一的风格,同时也为了解决大家复制不了代码的问题,本期推文,将介绍使用Python-matplotlib 绘制动态柱形图的教程推文,主要涉及的知识点如下...: matplotlib的animation模块制作动态图 ticker的定制化操作 自定义图例的添加 练习数据分享 animation模块制作动态图 在之前的推文中有转载过优秀的Python第三方包绘制动态图...动态可视化绘制 接下来,我们就使用animation模块进行动态可视化绘制,直接给出完整的绘图代码: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib...as mpl import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation import matplotlib.ticker...(barh_animator.to_jshtml()) 「最终的动态效果如下视频所示:」 总结 动态图表的绘制在于更好的熟悉绘图函数和图层属性,希望可以帮助到你,此外,为了更好的练习,我们免费提供练习数哦

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    数据可视化干货:使用pandas和seaborn制作炫酷图表(附代码)

    导读:我们介绍过用matplotlib制作图表的一些tips,感兴趣的同学可以戳→纯干货:手把手教你用Python做数据可视化(附代码)。matplotlib是一个相当底层的工具。...你可以从其基本组件中组装一个图表:数据显示(即绘图的类型:线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。 在pandas中,我们可能有多个数据列,并且带有行和列的标签。...02 柱状图 plot.bar()和plot.barh()可以分别绘制垂直和水平的柱状图。...在DataFrame中,柱状图将每一行中的值分组到并排的柱子中的一组。...参考seaborn.pairplot的文档字符串可以看到更多细节的设置选项。 05 分面网格和分类数据 如果数据集有额外的分组维度怎么办?使用分面网格是利用多种分组变量对数据进行可视化的方式。

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    高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib

    本文来自"Python开发者" Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表。...基本前提 如果你除了本文之外没有任何基础,建议用以下几个步骤学习如何使用matplotlib: 学习基本的matplotlib术语,尤其是什么是图和坐标轴 始终使用面向对象的接口,从一开始就养成使用它的习惯...如果你花时间了解了这一点,才会理解matplotlib API的其余部分。此外,许多python的高级软件包,如seaborn和ggplot都依赖于matplotlib。...这样更美观,也是一个很好的例子,展示如何灵活地定义自己的问题解决方案。 我们最后要去探索的一个自定义功能是通过添加注释到绘图。绘制一条垂直线,可以用ax.axvline()。...在这个例子中,我们将绘制一条平均线,并显示三个新客户的标签。 下面是完整的代码和注释,把它们放在一起。

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