matplotlib 的几种柱状图
1、x 表示数量,y 表示名字
import matplotlib.pyplot as plt
dic = {'a': 22, 'b': 10, 'c': 6, 'd': 4, 'e': 2, 'f': 10, 'g': 24, 'h': 16, 'i': 1, 'j': 12}
s = sorted(dic.items(), key=lambda x: x[1], reverse=False) # 对dict 按照value排序 True表示翻转 ,转为了列表形式
print(s)
x_x = []
y_y = []
for i in s:
x_x.append(i[0])
y_y.append(i[1])
x = x_x
y = y_y
fig, ax = plt.subplots()
ax.barh(x, y, color="deepskyblue")
labels = ax.get_xticklabels()
plt.setp(labels, rotation=0, horizontalalignment='right')
for a, b in zip(x, y):
plt.text(b+1, a, b, ha='center', va='center')
ax.legend(["label"],loc="lower right")
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.ylabel('name')
plt.xlabel('数量')
plt.rcParams['savefig.dpi'] = 300 # 图片像素
plt.rcParams['figure.dpi'] = 300 # 分辨率
plt.rcParams['figure.figsize'] = (15.0, 8.0) # 尺寸
plt.title("title")
plt.savefig('D:\\result.png')
plt.show()

2、x 表示名字,y 表示数量,多重组合
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np x = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
y1 = [6, 5, 8, 5, 6, 6, 8, 9, 8, 10]
y2 = [5, 3, 6, 4, 3, 4, 7, 4, 4, 6]
y3 = [4, 1, 2, 1, 2, 1, 6, 2, 3, 2] plt.bar(x, y1, label="label1", color='red')
plt.bar(x, y2, label="label2",color='orange')
plt.bar(x, y3, label="label3", color='lightgreen') plt.xticks(np.arange(len(x)), x, rotation=0, fontsize=10) # 数量多可以采用270度,数量少可以采用340度,得到更好的视图
plt.legend(loc="upper left") # 防止label和图像重合显示不出来
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.ylabel('数量')
plt.xlabel('name')
plt.rcParams['savefig.dpi'] = 300 # 图片像素
plt.rcParams['figure.dpi'] = 300 # 分辨率
plt.rcParams['figure.figsize'] = (15.0, 8.0) # 尺寸
plt.title("title")
plt.savefig('D:\\result.png')
plt.show()

3、x为线路,y 为值,多重组合
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np size = 10
y1 = [6, 5, 8, 5, 6, 6, 8, 9, 8, 10]
y2 = [5, 3, 6, 4, 3, 4, 7, 4, 4, 6]
y3 = [4, 1, 2, 1, 2, 1, 6, 2, 3, 2] x = np.arange(size)
total_width, n = 0.8, 3 # 有多少个类型,只需更改n即可
width = total_width / n
x = x - (total_width - width) / 2 plt.bar(x, y1, width=width, label='label1',color='red')
plt.bar(x + width, y2, width=width, label='label2',color='deepskyblue')
plt.bar(x + 2 * width, y3, width=width, label='label3', color='green') plt.xticks()
plt.legend(loc="upper left") # 防止label和图像重合显示不出来
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.ylabel('value')
plt.xlabel('line')
plt.rcParams['savefig.dpi'] = 300 # 图片像素
plt.rcParams['figure.dpi'] = 300 # 分辨率
plt.rcParams['figure.figsize'] = (15.0, 8.0) # 尺寸
plt.title("title")
plt.savefig('D:\\result.png')
plt.show()

4、多个柱状图显示值,X轴显示x本应有的值
使用标签 tick_label
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np name = ["name1","name2","name3","name4","name5","name6","name7","name8","name9","name10"]
y1 = [6, 5, 8, 5, 6, 6, 8, 9, 8, 10]
y2 = [5, 3, 6, 4, 3, 4, 7, 4, 4, 6]
y3 = [4, 1, 2, 1, 2, 1, 6, 2, 3, 2] x = np.arange(len(name))
width = 0.25 plt.bar(x, y1, width=width, label='label1',color='darkorange')
plt.bar(x + width, y2, width=width, label='label2', color='deepskyblue', tick_label=name)
plt.bar(x + 2 * width, y3, width=width, label='label3', color='green') # 显示在图形上的值
for a, b in zip(x,y1):
plt.text(a, b+0.1, b, ha='center', va='bottom')
for a,b in zip(x,y2):
plt.text(a+width, b+0.1, b, ha='center', va='bottom')
for a,b in zip(x, y3):
plt.text(a+2*width, b+0.1, b, ha='center', va='bottom') plt.xticks()
plt.legend(loc="upper left") # 防止label和图像重合显示不出来
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.ylabel('value')
plt.xlabel('line')
plt.rcParams['savefig.dpi'] = 300 # 图片像素
plt.rcParams['figure.dpi'] = 300 # 分辨率
plt.rcParams['figure.figsize'] = (15.0, 8.0) # 尺寸
plt.title("title")
plt.savefig('D:\\result.png')
plt.show()

5、对不同区段的值使用不同的颜色
import matplotlib.pyplot as plt x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
y=[6,3,9,2,6,16,8,10,4,14,18,6] def get_color(x, y):
"""对销量不同的区段标为不同的颜色"""
color = []
for i in range(len(x)): if y[i] < 5:
color.append("green")
elif y[i] < 10:
color.append("lightseagreen")
elif y[i] < 15:
color.append("gold")
else:
color.append("coral") return color plt.bar(x,y,label="销量",color=get_color(x,y), tick_label=x) for a,b in zip(x, y):
plt.text(a, b+0.1, b, ha='center', va='bottom') plt.legend(loc="upper left")
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.ylabel('销量')
plt.xlabel('date')
plt.rcParams['savefig.dpi'] = 300 # 图片像素
plt.rcParams['figure.dpi'] = 300 # 分辨率
plt.rcParams['figure.figsize'] = (15.0, 8.0) # 尺寸
plt.title("月份销量的分布情况")
plt.savefig('D:\\result.png')
plt.show()

matplotlib 的几种柱状图的更多相关文章
- python 使用 matplotlib.pyplot来画柱状图和饼图
导入包 import matplotlib.pyplot as plt 柱状图 最简柱状图 # 显示高度 def autolabel(rects): for rect in rects: height ...
- matplotlib绘制直方图【柱状图】
代码: def drawBar(): xticks = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']#每个柱的下标说明 gradeGroup = {'A':200,'B':250,'C':330 ...
- 06. Matplotlib 2 |折线图| 柱状图| 堆叠图| 面积图| 填图| 饼图| 直方图| 散点图| 极坐标| 图箱型图
1.基本图表绘制 plt.plot() 图表类别:线形图.柱状图.密度图,以横纵坐标两个维度为主同时可延展出多种其他图表样式 plt.plot(kind='line', ax=None, figsiz ...
- Python:Matplotlib 画曲线和柱状图(Code)
原文链接:http://blog.csdn.net/ikerpeng/article/details/20523679 参考资料:http://matplotlib.org/gallery.html ...
- 基于matplotlib的数据可视化 - 柱状图bar
柱状图bar 柱状图常用表现形式为: plt.bar(水平坐标数组,高度数组,宽度比例,ec=勾边色,c=填充色,label=图例标签) 注:当高度值为负数时,柱形向下 1 语法 bar(*args, ...
- matplotlib的学习9-bar柱状图
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ''' 向上向下分别生成12个数据,X为 0 到 11 的整数 ,Y是相应的均匀分布的随机数据. ...
- matplotlib 的几种风格 练习
〇.准备数据 import numpy as np x = np.linspace(0, 5, 10) y = x ** 2 一.matlab风格的API 1.单图 from pylab import ...
- matplotlib画散点图和柱状图,等高线图,image图
一:散点图: scatter函数原型 其中散点的形状参数marker如下: 其中颜色参数c如下: n = 1024 # 均值是0, 方差是1, 取1024个数 x = np.rando ...
- ProE常用曲线方程:Python Matplotlib 版本代码(蝴蝶曲线)
花纹的生成可以使用贴图的方式,同样也可以使用方程,本文列出了几种常用曲线的方程式,以取代贴图方式完成特定花纹的生成. 注意极坐标的使用................. 前面部分基础资料,参考:Pyt ...
随机推荐
- NSURLSession与NSURLConnection区别
1. 使用现状 NSURLSession是NSURLConnection 的替代者,在2013年苹果全球开发者大会(WWDC2013)随ios7一起发布,是对NSURLConnection进 ...
- Android Studio NDK编程初探
继上一篇学习了如何使用NDK编译FFMPEG后,接下来就是要学习如何在Android Studio中使用了. 经过参考和一系列的摸索,记录下具体步骤. 创建C++ Support的Android St ...
- 以后的IT路还很长(1)
以后的IT路还很长(1) 最近有两位兄弟同事离职了,蛮可惜了,在一个战壕一起一.两年了,人各有志嘛!希望他们发展更好些! 目前的公司是个创业型的公司,公司从08年的50来个人,扩张到今年11年400多 ...
- 玩转iOS开发:iOS中的GCD开发(三)
上一章, 我们了解到了GCD里的一些队列和任务的知识, 也实践了一下, 同时我们也对主队列的一些小情况了解了一下, 比如上一章讲到的卡线程的问题, 如果没有看的朋友可以去看看玩转iOS开发:iOS中的 ...
- Redis(3)——分布式锁深入探究
一.分布式锁简介 锁 是一种用来解决多个执行线程 访问共享资源 错误或数据不一致问题的工具. 如果 把一台服务器比作一个房子,那么 线程就好比里面的住户,当他们想要共同访问一个共享资源,例如厕所的时候 ...
- 6487. 【GDOI2020模拟02.29】列强争霸war
题目描述 区间绝对众数 即出现次数>len/2下取整的数 对于区间[L,R]扫一遍,维护一个数x和出现次数s 当前数=x则s+1,否则s-1,若s已为0则把x设为当前数 若区间内存在绝对众数,那 ...
- ubuntu 18.04 添加快快捷方式
1. 创建启动软件的快捷方式的文件 # cd ~/桌面 # vim pycharm18.1.desktop # 注意文件的后缀是 .desktop [Desktop Entry] Version=1. ...
- C++ 迷宫寻路问题
迷宫寻路应该是栈结构的一个非常经典的应用了, 最近看数据结构算法应用时看到了这个问题, 想起来在校求学时参加算法竞赛有遇到过相关问题, 感觉十分亲切, 在此求解并分享过程, 如有疏漏, 欢迎指正 问题 ...
- Javascript Event事件中IE与标准DOM的区别
1.事件流的区别 <body> <div> <button>点击这里</button> </div> </body> IE采用冒 ...
- 神奇的 SQL 之 ICP → 索引条件下推
开心一刻 楼主:来,我们先排练一遍 小伙伴们:好 嘿.哈.嚯 楼主:非常好,就是这个节奏,我们开始吧 楼主:啊.啊.啊,疼 ! 你们是不是故意的 ? 回表与覆盖索引 正式讲 ICP 之前了,我们先将相 ...