Matplotlib条形图x轴不会绘制字符串值 - 腾讯云开发者社区

轴标签 plt.xlabel("x轴") #设置y轴标签 plt.ylabel("y轴") #绘制折线图 plt.plot(x, y) #将折线图显示 plt.show() 代码运行结果会生成y=2x的坐标图...绘制折线图方法plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) x:x轴数据，列表或数组，可选 y:y轴数据，列表或数组 format_string：控制曲线的格式字符串，可选，...条形图绘制函数bar(),基本用法如下： bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs) x...: 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...饼图百分比数据 labels：设置饼图中各个部分的标签 autopct：设置百分比信息的字符串格式化方式，默认值为None,不显示百分比 shadow：设置饼图的阴影，使得看上去有立体感，默认值为False

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原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

kind 参数的默认值是行字符串值。我们可以将 11 种不同的字符串值分配给 kind 参数，也就可以创建出不一样的绘图了。...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。...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...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。

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Matplotlib可视化没那么难：7种常用图表最全绘制攻略来了！

Matplotlib提供了丰富的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形，例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱形图等。...x/y：X/Y轴数据。两者都是向量，而且必须长度相等。...x：数据源 height：bar的高度 width：bar的宽度,默认0.8 bottom：y轴的基准,默认0 align：x轴的位置,默认中间,edge表示将bar的左边与x对齐 color：bar颜色...x：数据源 labels：(每一块)饼图外侧显示的说明文字 explode：(每一块)离开中心距离 startangle：起始绘制角度,默认图是从x轴正方向逆时针画起,如设定=90则从y轴正方向画起 shadow...字符串或者format function，'%1.1f'指小数点前后位数(没有则用空格补齐) pctdistance：类似于labeldistance,指定autopct的位置刻度,默认值为0.6 radius

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matplotlib入门

2）美工层 Matplotlib结构中的第二层，它提供了绘制图形的元素时的给各种功能，例如，绘制标题、轴标签、坐标刻度等。...#画第一个条形图 rects1 = plt.bar(index, #定义第一个条形图的X坐标信息 means_frank, #定义第一个条形图的Y轴信息...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。...label：字符串（序列）或None；有多个数据集时，用label参数做标注区分； stacked：布尔值。...# x为柱子的宽度，y为条形图的高度 # zs 为组数， zdir为哪个轴充当z轴 ax4.bar(left = x,height = y,zs=z,zdir='y') ax4.set_xlabel

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Matplotlib入门

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。...plt.barh(x2,y2,label='条形图-2',color='r') plt.legend() plt.xlabel('x轴') plt.ylabel('y轴') plt.title('Matplotlib...绘制条形图') plt.show() 上面一段代码的运行结果如下图所示： ?...劣势：不会显示具体的数值，只是整体的占比情况。...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。

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matplotlib常用函数介绍及使用

(-3, 3)#设置y轴坐标范围 13、添加指定位置文字 pyplot.text(x, y, s, fontdict=None, withdash=False, **kwargs) """matplotlib.pyplot.text...(x, y, s, fontdict=None, withdash=False, **kwargs) x, y：表示坐标； s：字符串文本； fontdict：字典，可选；...horizontalalignment=‘center’、ha=’cener’ verticalalignment=’center’、va=’center’""" 14、绘制条形图...ax.barh(x, y, color="")#绘制水平方向的条形图barh(y, width, height=0.8,align='center')， 15、格式化x坐标轴刻度 ax.xaxis.set_major_formatter...X轴、Y轴以及同时设置，默认值为'both'。

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matplotlib常用函数介绍

(-3, 3)#设置y轴坐标范围 13、添加指定位置文字 pyplot.text(x, y, s, fontdict=None, withdash=False, **kwargs) """matplotlib.pyplot.text...(x, y, s, fontdict=None, withdash=False, **kwargs) x, y：表示坐标； s：字符串文本； fontdict：字典，可选；...horizontalalignment=‘center’、ha=’cener’ verticalalignment=’center’、va=’center’""" 14、绘制条形图...ax.barh(x, y, color="")#绘制水平方向的条形图barh(y, width, height=0.8,align='center')， 15、格式化x坐标轴刻度 ax.xaxis.set_major_formatter...分别代表设置X轴、Y轴以及同时设置，默认值为'both'。

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Matplotlib引领数据图表绘制

Matplotlib引领数据图表绘制前言在数据科学领域，数据可视化是一种强大的工具，能够将复杂的数据转化为易于理解和分析的图形。...图像得组成下面张图片来自matplotlib官网，简单说明一下图片得组成； figure：画布，一张图片得整体轮廓 Axes：数轴，一张画布上可以画多张图片 axis：坐标轴，通常得x轴，y轴等 tick...：刻度，坐标轴上得刻度 title: 图片得标题 legend：图例 grid: 网格 label：标签说明画图画图之前要导入matplotlib库和numpy库； # 导入相关模块 import...matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 设置 figure Matplotlib 绘制的图形都在一个默认的 figure 中，我们可以自己创建 figure...%s 将 y0 的值传入字符串 xycoords=‘data’ ：基于数据的值来选位置 xytext=(+30, -30) 和 textcoords=‘offset points’ ：对于标注位置的描述

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数据分析篇（二）

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...x轴 # 每天的往后移动0.3，也就是width的值 x_17 = list(range(len(a))) x_18 = [i+0.3 for i in x_17] x_19 = [i+0.3 for...i in x_18] # 绘制d_17图像 plt.bar(x_17,d_17,width=0.3,label='2018-12-17日') # 绘制d_18图像 plt.bar(x_18,d_18,width

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Python 数据分析（二）：Matplotlib 绘图

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(...1, 7) y = [13, 15, 14, 16, 15, 17] plt.title('折线图') plt.xlabel('x 轴') plt.ylabel('y 轴') plt.plot(x, y...2.4 条形图条形图宽度相同，用高度或长短来表示数据多少，它可以横置或纵置。 2.4.1 纵置首先，我们来看一下如何绘制纵向条形图，以学生成绩为例，看一下具体实现。...2.4.2 横置我们接着再通过示例来看一下如何绘制横向条形图。...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。

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【matplotlib】2-使用统计函数绘制简单图形

文章目录使用统计函数绘制简单图形 1.函数bar()--用于绘制柱状图 2.函数barh()--用于绘制条形图 3.函数hist()--用于绘制条形图 4.函数pie()--用于绘制饼图 5.函数polar...使用统计函数绘制简单图形 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...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..., 4, 5, 8, 9, 7, 2] # 绘制条形图 plt.barh(x, y, color='c', align='center', tick_label=['q', 'a', 'c', 'e'...('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

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matplotlib简介

，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。...Matplotlib基础知识 1.Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴水平和垂直的轴线 x轴和y轴刻度刻度标示坐标轴的分隔，包括最小刻度和最大刻度 x轴和y轴刻度标签表示特定坐标轴的值...绘图区域实际绘图的区域 2.hold属性 hold属性默认为True，允许在一幅图中绘制多个曲线；将hold属性修改为False，每一个plot都会覆盖前面的plot。...方法中传入字符串列表配置matplotlib参数永久配置 matplotlib配置信息是从配置文件读取的。...在配置文件中可以为matplotlib的几乎所有属性指定永久有效的默认值安装级配置文件（Per installation configuration file) Python的site-packages

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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,值列表) 传入横坐标列表和值列表...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=字体设置坐标轴的刻度 plt.xticks(x)或 plt.xticks...(x, ['h{}'.format(i) for i in x]], rotation=90) rotation旋转度数设置字体a. window和linux import matplotlib #...组距尽量设置为能被极差整除，极差=最大值-最小值值列表中的值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。

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让你彻底弄懂用Python绘制条形图（柱状图）

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], [...bottom], **kwargs) 参数说明： x：数组，条形图对应的横坐标。...2 绘制竖放条形图以日期为横坐标，收盘价为纵坐标绘制竖放条形图，具体语句如下： import matplotlib.pyplot as plt #导入库 date = date.set_index...#87CEFA')plt.legend() #显示图例plt.xlabel('时间') #x轴标签...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

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【python入门项目】在 Python 中创建条形图追赶动画

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。...使用 plot() 函数绘制 X 和 Y。以合适的时间间隔添加 pause() 函数运行程序，你会看到动画。...as np x = [] y = [] figure, ax = plt.subplots() # 设置 x 和 y 轴的限制 ax.set_xlim(0, 100) ax.set_ylim...我们将遍历animation_func并在迭代时绘制 x 和 y 轴的随机值。...：在这里，我们将使用城市数据集中的最高人口绘制条形图竞赛。

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软件测试|Python绘图神器matplotlib教程（三）

Python matplotlib教程（三）之前的文章，我们介绍了使用matplotlib绘制曲线图以及散点图，本篇文章我们来介绍一下使用matplotlib绘制柱状图以及条形图。...代码如下: import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt # 防止乱码 mpl.rcParams["font.sans-serif"...") # 设置x，y轴标签 plt.xlabel("车型") plt.ylabel("销量（辆）") # 展示柱状图 plt.show() 绘制的柱状图如下: 图片绘制条形图绘制条形图的步骤与绘制柱状图非常相似.../") # 设置x，y轴标签 plt.xlabel("销量（辆）") plt.ylabel("车型") plt.show() 生成的图像如下: 图片注：生成条形图时，注意x轴y轴名称的变换总结...本文主要介绍了Python使用matplotlib绘制柱状图以及条形图的步骤，代码比较简单，但是对于我们日常工作中还是很有帮助的，帮助我们快速绘制出数据的报表。

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matplotlib

y,linestyle=’-‘,linewidth=’x’,label=’xxx’,color=’xxx’) x:x轴上的值 y:y轴上的值 linestyle:线条风格 linewidth:线条粗细...,left,right 由于axes会获取到四个轴，而我们只需要两个轴，所以我们需要把另外两个轴隐藏，把顶部和右边轴的颜色设置为none，将不会显示 ax.spines['right'].set_color...，不能够改变坐标轴而left和bottom可以改变坐标轴的位置，参数如上图所示添加图例：在plot函数中以[键-值] 的形式增加一个参数 plot(X,S,color="blue",linewidth...width：柱子的宽度，默认值是0.8 bottom：柱子的基准高度，浮点数或者类数组结构，默认值为0 bar orientation:给定的是一个向量，该向量指定单元局部坐标系的纵轴方向条形图实例...=x,orientation='horizontal',color='red') show() 注意重叠问题：在绘制多组条形图进行对比时需要注意一点，bar_width的范围是(0,1)没错，但是多组图表需要保证几组图表的范围之和不超过

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使用Matplotlib轻松搞定3D绘图

3D图可以让我们更加直观的了解数据之间的关系： x - y ， x - z和y - z 。在本文中，我将简单介绍使用Matplotlib进行3D数据可视化。...3D散点图和线图 matplotlib中提供3D画图库为mplot3d，在使用时，我们通过一个关键字projection="3d"即可创建3D坐标轴。...现在我们的轴已经创建好了，我们可以开始绘制3D。3D绘图库的用法与2D绘图基本一样。...在绘制3D图形后，我们可以交互的查看图形。只需要简单点击并拖动绘图结果即可。 ? ? 3D曲面图曲面图可以很好地提供了一个完整的结构来查看每个变量的值如何在另外两个轴的轴上变化。...绘制条形图需要两个东西：位置和大小。在3D条形图中，我们将选择z轴来表示高度; 因此，每个条形将从z = 0开始，其大小与我们试图可视化的值成比例。

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数据导入与预处理-拓展-pandas可视化

折线图 1.1 导入数据 1.2 绘制单列折线图 1.3 绘制多列折线图 1.4 绘制折线图-双y轴 2. 条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3....画布大小标题显示网格线 x轴标签 y轴标签轴字体大小 df.plot(figsize=(10, 6), # 画布大小 title='标题', # 标题 grid...# plt.legend(loc=4) # 指定图例的位置 plt.show() 输出为： 1.4 绘制折线图-双y轴折线图–双y轴 A、C、D使用一个y轴，B使用一个y轴 # 折线图｜双y轴...# 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...() 输出为： 4.3 设置渐变色/边缘/边缘宽度 df4.plot.scatter(x="a", # x轴 y="b", # y轴

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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...，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，是否应沿分类轴移动元素。...") """ 案例3：水平横向绘制条形图 """ sns.countplot(y="class", hue="who", data=titanic) plt.show() [f56tbqs49c.png

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数据可视化：认识Matplotlib

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