matplotlib入门案 Matplotlib历史 MATLAB简介： matplotlib简介 seaborn简介 画图示例： Matplotlib特定 Matplotlib安装 绘图元素 核心概念...画图示例： Matplotlib特定 官网：https://matplotlib.org/ Matplotlib: Visualization with Python Matplotlib...柱子的宽度占bins宽的比例； log：布尔值。...即显示占比，默认为0，不归一化；不推荐使用，建议改用density参数； edgecolor: 直方图边框颜色； alpha: 透明度； 返回值（用参数接收返回值，便于设置数据标签）： n：直方图向量...i]/max(n))) #对某个特定条形（如第70个）做特别说明 patches[49].set_fc('red') # 设置颜色 patches[49].set_alpha(1) # 设置透明度
实例： # 条形图 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager # 设置中文字体 my_font =...# 横向条形图用barh绘制，我们只需要y轴显示电影名字 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager...多条条形图 实例： # 多条条形图 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager # 设置中文字体 my_font...直方图 实例： 直方图的样子和条形图差不多，直方图常用于统计某个时间段的频率。...matplotlib 还可以画出其他的图形，这里就不说了，大同小异。
:__ 1.5 __设置横纵坐标上的记号__ 1.6 __调整图像的脊柱__ 1.7 添加图例 1.8 给一些特殊点加注释 1.9 子图 2....条形图 5.1 一个数据样本的条形图 5.2 多个数据样本进行对比的直方图 5.3 水平条形图 5.4 绘制不同数据样本进行对比的水平条形图 5.5 堆叠条形图 6. 等高线图 7....=.5) axes_4 = subplot(G[-1,0]) xticks([]), yticks([]) ''' text()函数用于在图像上的特定位置加上一些文本，用于注释 '''...条形图 5.1 一个数据样本的条形图 ---- bar() 参数： x: 长条形中的横坐标点list left: 长条形左边沿x轴坐标list height: 长条形对应每个横坐标的高度值 width:...长条形的宽度，默认值为0.8 label: 每个数据样本对应的label，后面调用legend()函数可以显示图例 alpha: 透明度 from pylab import * n = 12 X
其次，cumulative 参数是一个布尔值，它允许我们选择直方图是不是累积的，即选择概率密度函数（PDF）或累积密度函数（CDF）。...，有人可能会认为我们需要制作两个独立的直方图，并将它们拼接在一起而进行比较。...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。...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。...Matplotlib 函数 boxplot() 为 y_data 的每一列或 y_data 序列中的每个向量绘制一个箱线图，因此 x_data 中的每个值对应 y_data 中的一列/一个向量。 ?
其次，cumulative 参数是一个布尔值，它允许我们选择直方图是不是累积的，即选择概率密度函数（PDF）或累积密度函数（CDF）。...，有人可能会认为我们需要制作两个独立的直方图，并将它们拼接在一起而进行比较。...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。...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。...Matplotlib 函数 boxplot() 为 y_data 的每一列或 y_data 序列中的每个向量绘制一个箱线图，因此 x_data 中的每个值对应 y_data 中的一列/一个向量。
Pandas 的 plot() 方法 Pandas 附带了一些绘图功能，底层都是基于 Matplotlib 库的，也就是说，由 Pandas 库创建的任何绘图都是 Matplotlib 对象。...默认情况下显示图例的图例，但是我们可以将 legend 参数设置为 false 来隐藏图例。 条形图 条形图是一种基本的可视化图表，用于比较数据组之间的值并用矩形条表示分类数据。...该图表可能包括特定类别的计数或任何定义的值，并且条形的长度对应于它们所代表的值。 在下面的示例中，我们将根据每月平均股价创建一个条形图，来比较每个公司在特定月份与其他公司的平均股价。...字符串值分配给 kind 参数来创建水平条形图： df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠的垂直或水平条形图上绘制数据...bin 间隔的数量，而 alpha 参数指定透明度。
简介 Matplotlib 是 Python 提供的一个绘图库，通过该库我们可以很容易的绘制出折线图、直方图、散点图、饼图等丰富的统计图，安装使用 pip install matplotlib 命令即可...在进行数据分析时，可视化工作是一个十分重要的环节，数据可视化可以让我们更加直观、清晰的了解数据，Matplotlib 就是一种可视化实现方式。 2....绘图 下面我们来学习一下如何使用 Matplotlib 绘制常用统计图。 2.1 折线图 折线图可以显示随某一指标变化的连续数据。...2.1.1 单线 首先，我们来看一下如何使用 Matplotlib 绘制一个简单的折线图，具体实现如下： from matplotlib import pyplot as plt x = range(...2.4.3 多条 最后，我们来看一下一个学生要同时显示语文和数学两门成绩时，如何通过 Matplotlib 来绘制条形图。
二、竖放条形图 1 竖放条形图绘图原理 Python中绘制竖放条形图需用matplotlib.pyplot中的bar函数，该函数的基本语法为： bar(x, height, [width], [...height：一个数或数组，条形图的纵坐标（高度）。 [width]：一个数或数组，条形的宽度，默认值0.8，为可选参数。 [bottom]：一个数或数组，条形的起始高度，默认值0，为可选参数。...1 横放条形图绘图原理 Python中绘制横向条形图需用matplotlib.pyplot中的barh函数，该函数和bar函数类似，它的基本语法为： barh(y, width, [height]...width：一个数或数组，条形的宽度。 [height]：一个数或数组，条形的高度，默认值0.8，为可选参数。 **kwargs：不定长关键字参数，用字典形式设置条形图的其它参数。...比如股票价格的最小值恒小于最大值，可以把这两个数组绘制在同一个条形图中，具体语句如下： result = date.groupby(date.index.year).agg(high=('最高价','mean
通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。 二、流程 1. 明确要研究的问题 2....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。...为了构建直方图，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。 这些值通常被指定为连续的，不重叠的变量间隔。...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/
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。...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'...total_bill值（即吸烟者条形图在上面） bar2 = sns.barplot(x='day', y='percent', bottom=non_smoker_df['percent'], data...、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。
一、先看下绘制好的动态条形图 ?...二、绘制动态条形图代码分步解析 1 导入库并加载数据 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import numpy as np import...; person_num: 确定每期绘制的人数; data: 取出538期排行榜的数据; data1: 取出前person_num个人的信息，并按人气值排序; name_color: 读取根据前10名出现次数分配的颜色...图2 娱乐圈男明星第538期排行榜条形图 数据来源：123粉丝网 三、绘制动态条形图整合代码 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import...注：该代码只是在绘制单个条形图代码的基础上，用循环把所有图每隔一个很短的时间展示出来，给人一种动图的效果。 本文是本人使用matplotlib库进行绘图得到的结果，如有问题请指正。
Figsize – (宽, 高)英寸 Dpi –用于调整每英寸网点数(可根据打印质量进行调整) facecolor edgecolor linewidth # let’s create a figure...请输入图片描述 Matplotlib中的绘图类型 Matplotlib有各种各样的绘图类型，包括条形图、折线图、饼状图、散点图、气泡图、瀑布图、圆形区域图、堆叠条形图等，我们将通过一些例子来介绍它们。...这些图的许多属性都是通用的，如axis, color等，但有些属性却是特有的。 条形图 概述： 条形图使用水平或垂直方向的长条去表示数据。条形图用于显示两个或多个类别的值，通常x轴代表类别。...请输入图片描述 饼状图 概述： 饼状图表示每个值相对于所有值之和的比例。饼状图上的值以扇形的形式显示了每个值的百分比贡献。扇形的角度是根据值的比例计算的。...请输入图片描述 直方图 概述： 直方图是用来了解数据分布的。它是对连续数据概率分布的估计。它与上面讨论的条形图相似，但它用于表示连续变量的分布，而条形图用于表示离散变量的分布。
中的散点图动画： 条形图追赶的水平移动： 评论区抽粉丝送书啦 使用 Matplotlib 创建动画有两种方法： 使用 pause() 函数 使用 FuncAnimation() 函数 方法一：使用...考虑下面的示例，我们将使用 matplotlib 创建一个简单的线性图并在其中显示动画： 创建 2 个数组 X 和 Y，并存储从 1 到 100 的值。...在此示例中，我们将创建一个简单的条形图动画，它将显示每个条形的动画。...我们将遍历animation_func并在迭代时绘制 x 和 y 轴的随机值。...不同的城市会有不同的条形图，条形图追赶将从 1990 年到 2018 年迭代。 我从人口最多的数据集中选择了最高城市的国家。
前言 条形图以矩形条的形式呈现数据的类别，其宽度和高度与它们表示的值成比例。本文将展示如何创建一个垂直条形图，其中矩形的高度将代表每个类别的值。...它需要每一条数据的名称和值以及最大值和可用的条形高度。每个条形图都表示为圆角矩形，条形高度相对于最大条形高度设置。条形的颜色设置为纯蓝色。...图表会调整到适合它所处的容器视图之中。同样的图表可以放到任何没有其他视图的新试图上，当设备旋转时，图标将会充满空间并调整大小。...条形图上的值使用叠加视图修改移到了条形图的顶部。这个值是偏移的，所以文本不会离条形图的顶部太近。数据名称的字体大小和字重也可以被设置。...SwiftUI 是一个很好的平台，用于创建视图和快速重构独立的子视图。在 SwiftUI 中构建条形图需要做一些工作，随着使用数据来试用条形图，可以确定更多的定制化。
label，颜色标签 color，不透明度 alpha 等。...import matplotlib.pyplot as plt # 这两行代码解决 plt 中文显示的问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams...0.8 **kwargs 不定长的关键字参数，用字典形式设置条形图的其他属性 代码： import matplotlib.pyplot as plt # 这两行代码解决 plt 中文显示的问题 plt.rcParams...并列条形图 若要将男生与女生的调查情况画出两个条形图一块显示，则可以使用 bar 或 barh 函数两次，并调整 bar 或 barh 函数的条形图位置坐标以及相应刻度，使得两组条形图能够并排显示。...import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 这两行代码解决 plt 中文显示的问题 plt.rcParams['font.sans-serif
文章目录 绘制统计图形 1.柱状图 1.1 应用场景--定性数据的分布展示 1.2 绘制原理 2.条形图 3.堆积图 3.1 堆积柱状图 3.2 堆积条形图 4.分块图 4.1 多数据并列柱状图 4.2..., axis='y', ls=':', color='r', alpha=0.3) plt.show() x: 柱状图中的柱体标签值 y: 柱状图中的柱体高度 align: 柱体对齐方式 color:...柱体颜色 tick_label: 刻度标签值 alpha: 柱体的透明度 2.条形图 如果将柱状图中的柱体由垂直方向变成水平方向，柱状图就变成条形图。...=0.4) plt.show() 9.5 案例2–不绘制离群值的水平箱线图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.random.randn...=0.2) plt.show() 10.4 案例2–带误差棒的条形图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange
我们首先使用别名“plt”导入Matplotlib的pyplot。为了创建一个新的plot图，我们将其称为“pl .subplot()”。...其次，“累积”参数是一个布尔值，它允许我们选择直方图是否是累积的。这基本上是选择概率密度函数(PDF)或累积密度函数(CDF)。...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。...但如果我们需要更多的信息呢？也许我们想更清楚地了解标准差？也许中值和均值有很大不同，所以有很多离群值？如果有这么大的歪斜，而且很多值都集中在一边呢？ 这就是箱线图的作用。箱线图给出了上面所有的信息。...Matplotlib函数' boxplot() '为' ydata '的每一列或序列' ydata '中的每个向量绘制一个箱线图，因此，“xdata”中的每个值对应于“y_data”中的列/向量。
Span Selector可以通过鼠标框选，方便地查看选定区域的最大值和最小值。 下面是代码，首先创建一个基本折线图作为例子。...然后，我们调用SpanSelector方法并使用它来选择一个区域，然后在该区域中显示最大值和最小值。...Broken Barh Broken的水平条形图是不连续具有间隙的图，它可用于数据值相差很大的情况下，例如，包含极端温度范围的数据集。...在这种情况下，Broken的水平条形图非常合适，因为它们可以同时绘制最大和最小范围。 python模块matplotlib.broken_barh()用于绘制Broken的水平条形图。...Table Demo Matplotlib的表格功能也是可以在图中显示表格的。当我们希望以条形图的形式快速查看表格中的值时，这特别方便。表格可以放置在图表的顶部，底部或侧面。
，包括平台、线框图、散点图和条形图。...源代码 条形图 使用bar()命令创建条形图十分容易，其中包括一些定制（如误差条）： 源代码 创建堆叠条（bar_stacked.py），蜡烛条（finance_demo.py）和水平条形图（barh_demo.py...这里，ALPHA 属性用于制作半透明圆形标记。 源代码 滑块示例 Matplotlib 拥有基本的 GUI 小部件，它们独立于您正在使用的图形用户界面，允许您编写 GUI 交叉图形和小部件。...源代码 Matplotlib 的mathtext基础结构是一个独立的实现，不需要 TeX 或计算机上安装的任何外部软件包。 请参阅编写数学表达式教程。...matplotlib 支持xkcd风格的绘图。
条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3. 直方图 3.1 生成数据 3.2 透明度/刻度/堆叠直方图 3.3 拆分子图 4....条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 单行垂直/水平条形图 生成数据： # 生成数据 df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "...b", "c", "d"]) df2 输出为： # kind = 'bar'表示垂直，若kind = 'barh'表示为水平 # 重新生成数据，并对使用条形图可视化 df2 的第 3 行 df2....# s=df4["c"] * 200 让散点的大小随着值变化 df4.plot.scatter(x="a", y="b", figsize=(8, 6), s=df4["c"] * 200) plt.show...总结 关于pandas的可视化的用法还有很多，这里不再拓展，但还是建议使用matplotlib，seaborn等库完成绘图。
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