matplot画条形图

2024-10-04

Python之Matplot——01.堆叠柱状图的绘制

1.Matplotlib是python的一个绘图库,可以方便的绘制各种图标,是数据可视化的利器. 2.本文我就给大家介绍一下条形图或者说柱状图的绘制 3.代码如下: <1>首先导入模块 1 import matplotlib.pyplot as plt <2>准备数据 labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'] men_means = [20, 35, 30, 35, 27] women_means = [25, 32, 34, 20, 25]

Python matplot画散列图

同matlab一样,matplot也可画散列图scatter. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #fig = plt.figure() #ax = fig.add_subplot(111) a1 = np.array([1, 2, 3, 4]) a2 = np.array([1, 2, 3, 4]) #ax.scatter(np.random.rand(5), np.random.rand(5)) #mark = ['s','

ggplot 画条形图

今天开会谈了半天自己的研究结果,同事皱着眉头,第一好像她没大听懂,第二感觉眼前一亮,但不知怎么落地.落地这个事情,交给时间吧,我想练熟我的分析. 今天搞了个简单的,条形图. 就是EXCEL里面经常玩的柱状图.对比了一下boxplot和ggplot,还是ggplot功能更强大一些,做出的图也更好看. 详细的解释下面这条命令吧. ggplot(data = ls, mapping = aes(x = dim_province_name, y = ratio)) +geom_bar(stat = 'i

用R语言画条形图（基于ggplot2包）

1.用qplot(x,data=data,geom.=”bar”,weight=y)+scale_y_continuous("y")画出y关于x的条形. 图中提示binwidth这里是指矩形的宽度,指定之后如下 qplot(x,data=data,geom="bar",weight=y,binwidth=0.2)+scale_y_continuous("y") 2.用qplot(x,data=data,geom.=”bar”)画出来的是频率直方图

D3.js 用层画条形图

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>testD3-3-drawingDivBar</title> <script type="text/javascript" src="http://localhost:8080/spring/js/d3.js"></script> &

Python matplot画柱状图(一)

图的存在,让数据变得形象化.无论多么复杂的东西,都是简单的组合. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np dict = {'A': 40, 'B': 70, 'C': 30, 'D': 85} for i, key in enumerate(dict):#Circulate both index and value(Here is key) plt.bar(i, dict[key], color='r', width=0.2) plt

matplot画3d图像

import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) X = np.arange(-4, 4, 0.25) Y = np.arange(-4, 4, 0.25) X, Y = np.meshgrid(X, Y) R = np.sqrt(X**2 + Y**2) Z = np.sin(R) ax.pl

从BUG工具redmine上获取数据后借助python模块pycha 画出BUG分析类报表

整体代码比较冗长,但是很好读.写的方法全是按照BUG分类去写的.所以写死了,凑合看吧,画出饼图,树状图和生成对应的数据excel,希望大家举一反三能帮助自己分析BUG #__author__ = 'xu.duan' # -*- coding: utf-8 -*- import cairo import pycha.pie import pycha.bar import pycha.scatter import pycha.stackedbar import pycha.line import t

Python学习笔记——Matplot库

https://www.cnblogs.com/laoniubile/p/5893286.html 一.基本指令 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure plt.plot(x,y,label=) plt.show() 1.使用matplot画简单图 import matplotlib.pyplot as plt y=pp.DS.Transac_open # 设置y轴数据,以数组形式提供 x=len(y) # 设置x轴,以y轴数组长度为宽度 x=ra

R2—《R in Nutshell》读书笔记(连载)

R in Nutshell 前言例子(nutshell包) 本书中的例子包括在nutshell的R包中,使用数据,需加载nutshell包 install.packages("nutshell") 第一部分:基础第一章批处理(Batch Mode) R provides a way to run a large set of commands in sequence and save the results to a file. 以batch mode运行R的一种方式是:使用系统

PHP中利用GD实现的柱状图

PHP中利用GD实现的柱状图,自己写的一个画柱状图的类,上代码. <?php Class Chart{ private $image; // 定义图像 private $title; // 定义标题 private $ydata; // 定义Y轴数据 private $xdata; // 定义X轴数据 private $color; // 定义条形图颜色 private $bgcolor; // 定义图片背景颜色 private $width; // 定义图片的宽 private $height

matlab绘制二维图形

常用的二维图形命令: plot:绘制二维图形 loglog:用全对数坐标绘图 semilogx:用半对数坐标(X)绘图 semilogy:用半对数坐标(Y)绘图 fill:绘制二维多边填充图形 polar:绘极坐标图 bar:画条形图 stem:画离散序列数据图 stairs:画阶梯图 errorbar:画误差条形图 hist:画直方图 fplot:画函数图 title:为图形加标题 xlabel:在X轴下做文本标记 ylabel:在Y轴下做文本标记 zlabel:在Z轴下做文本标记

Python科学画图小结

Python画图主要用到matplotlib这个库.具体来说是pylab和pyplot这两个子库.这两个库可以满足基本的画图需求,而条形图,散点图等特殊图,下面再单独具体介绍. 首先给出pylab神器镇文:pylab.rcParams.update(params).这个函数几乎可以调节图的一切属性,包括但不限于:坐标范围,axes标签字号大小,xtick,ytick标签字号,图线宽,legend字号等. 具体参数参看官方文档:http://matplotlib.org/users/customi

C#的WinForm中制作饼状图和柱状图

using System; using System.IO;//用于文件存取 using System.Data;//用于数据访问 using System.Drawing;//提供画GDI+图形的基本功能 using System.Drawing.Text;//提供画GDI+图形的高级功能 using System.Drawing.Drawing2D;//提供画高级二维,矢量图形功能 using System.Drawing.Imaging;//提供画GDI+图形的高级功能 namespace

基于爬取百合网的数据，用matplotlib生成图表

爬取百合网的数据链接:http://www.cnblogs.com/YuWeiXiF/p/8439552.html 总共爬了22779条数据.第一次接触matplotlib库,以下代码参考了matplotlib官方文档:https://matplotlib.org/users/index.html. 数据查询用到了两个方法:getSexNumber(@sex varchar(2),@income varchar(30)).gethousingNumber(@sex varchar(2),@hou

Python中matplotlib模块解析

用Matplotlib绘制二维图像的最简单方法是: 1. 导入模块导入matplotlib的子模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 2. 获取数据对象给出x,y两个数组[Python列表],注意两个列表的元素个数必须相同,否则会报错 x=np.array([1,2,3,4,]) y=x*2 3. 调用画图方法调用pyplot模块的绘图方法画出图像,基本的画图方法有:plot(将各个点连成曲线图).scatter(画

机器学习初入门03 - Matplotlib

这一部分很简单,所以以代码的形式给出,在实际学习开发中,Matplotlib最好只把它当成一个画图的工具来用,没有必要深究其实现原理是什么. 一.折线图的绘制 import pandas as pd unrate = pd.read_csv("unrate.csv") print(unrate.head(5)) #pandas应该会自动把xxxx/xx/xx转化为标准时间格式xxxx-xx-xx,如果没有,用下面一行代码实现 # unrate["DATE"] = p

机器学习-数据可视化神器matplotlib学习之路（五）

这次准备做一下pandas在画图中的应用,要做数据分析的话这个更为实用,本次要用到的数据是pthon机器学习库sklearn中一组叫iris花的数据,里面组要有4个特征,分别是萼片长度.萼片宽度.花瓣长度.花瓣宽度,目标值是3种不同类型的花. 机器学习的时候在学习好这四个特征后就可以用来预测花的类型了,而图像化分析这些数据就是机器学习中很关键的步骤,接下来我们开始,先导入数据: import pandas as pd from sklearn import datasets from sklea

[C#]画图全攻略（饼图与柱状图）(转)

http://blog.chinaunix.net/uid-15481846-id-2769484.html 首先建立一个c#的类库. 打开vs.net,建立一个名为Insight_cs.WebCharts新的类库工程,将解决方案的名称改为Insight,将Class.cs文件名改为Insight_cs.WebCharts.cs,最后打开Insight_cs.WebCharts.cs文件.其中代码如下: /*自定义类,通过输入不同的参数,这些类可以画不同的图形 */ using

sklearn_模型遍历

# _*_ coding = utf_8 _*_ import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit from sklearn.metrics import accuracy_score, log_loss from sklearn.neighbors import KNeighbor

读书笔记5基于matplotlib画图

一.导入需要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import scipy.stats as stats 二.画基本图形 1.plot画图 y=np.random.randn() plt.plot(y,'b-') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title(u'title') plt.show() 可选参数如下所示: 也可以通过更改参数来改变

matplot画条形图

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