前言 众所周知,通过数据绘图,我们可以将枯燥的数字转换成容易被人们接受的图表,从而让人留下更加深刻的印象.而大多数编程语言都有自己的绘图工具,matplotlib就是基于Python的绘图工具包,使用它我们可以仅仅使用几行代码就生成 饼图.直方图.功率谱.条形图.错误图.散点图.气泡图,甚至生成动态图型也都很轻松.而且它的绘图方法丰富,可以在各种交互式环境中运行,且生成的图像质量高.兼容各种硬拷贝格式. 博主也是在测试一个算法的时候,为了更直观的呈现数据走向,学习了它的相关用法,这篇博客大部分内

#-*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.family']='sans-serif' mpl.rcParams['font.sans-serif']=[u'SimHei'] data=np.random.randint(1,11,3) x=np.arange(len(data)) ############

柱状图在平常的图表中是非常常用的图,本节我们来看下如何来显示柱状图. 代码为: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 柱子的数量 n = 12 # 生成X轴上的坐标位置 X = np.arange(n) # 生成Y轴上的值 Y = np.random.rand(n) plt.bar(X, Y) # 生成柱状图上的标注值 for x,y in zip(X, Y): # 在(x, y+0.01

def bar_chart_generator():     l = [1,2,3,4,5]     h = [20, 14, 38, 27, 9]     w = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]     b = [1,2,3,4,5]       fig = plt.figure()     ax = fig.add_subplot(111)     rects = ax.bar(l, h, w, b,                    color='#ffff00',

一.柱状图 1.通过obj.plot() 柱状图用bar表示,可通过obj.plot(kind='bar')或者obj.plot.bar()生成:在柱状图中添加参数stacked=True,会形成堆叠图. fig,axes = plt.subplots(2,2,figsize=(10,6)) s = pd.Series(np.random.randint(0,10,15),index = list('abcdefghijklmno')) df = pd.DataFrame(np.random.r

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt size = 5 a = np.random.random(size) b = np.random.random(size) c = np.random.random(size) d = np.random.random(size) 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 /

matplotlib是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中.它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序.因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定. 这篇我们用matplotlib从构造最简单的bar一步一步向复杂的bar前行.什么是最简单的bar,看如下语句你就知道她有多么简单了: import ma

222 # coding utf-8 # import matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import xlrd def read_excel(path): try: list = [] file = xlrd.open_workbook(path) sheet = file.sheet_by_index(0) rows = sheet.row_values for li

章节 Matplotlib 安装 Matplotlib 入门 Matplotlib 基本概念 Matplotlib 图形绘制 Matplotlib 多个图形 Matplotlib 其他类型图形 Matplotlib 柱状图 Matplotlib 饼图 Matplotlib 直方图 Matplotlib 散点图 Matplotlib 填充图 Matplotlib 网格 Matplotlib 极坐标图 Matplotlib 3D图 Matplotlib 保存图形 饼图是另一种常见的图形类型,可以使用

章节 Matplotlib 安装 Matplotlib 入门 Matplotlib 基本概念 Matplotlib 图形绘制 Matplotlib 多个图形 Matplotlib 其他类型图形 Matplotlib 柱状图 Matplotlib 饼图 Matplotlib 直方图 Matplotlib 散点图 Matplotlib 填充图 Matplotlib 网格 Matplotlib 极坐标图 Matplotlib 3D图 Matplotlib 保存图形 一个图(figure)中可以包含多个

章节 Matplotlib 安装 Matplotlib 入门 Matplotlib 基本概念 Matplotlib 图形绘制 Matplotlib 多个图形 Matplotlib 其他类型图形 Matplotlib 柱状图 Matplotlib 饼图 Matplotlib 直方图 Matplotlib 散点图 Matplotlib 填充图 Matplotlib 网格 Matplotlib 极坐标图 Matplotlib 3D图 Matplotlib 保存图形 本章我们将从一个简单的图形开始,演示

章节 Matplotlib 安装 Matplotlib 入门 Matplotlib 基本概念 Matplotlib 图形绘制 Matplotlib 多个图形 Matplotlib 其他类型图形 Matplotlib 柱状图 Matplotlib 饼图 Matplotlib 直方图 Matplotlib 散点图 Matplotlib 填充图 Matplotlib 网格 Matplotlib 极坐标图 Matplotlib 3D图 Matplotlib 保存图形 为了统计分析,需要对数据进行可视化,

章节 Matplotlib 安装 Matplotlib 入门 Matplotlib 基本概念 Matplotlib 图形绘制 Matplotlib 多个图形 Matplotlib 其他类型图形 Matplotlib 柱状图 Matplotlib 饼图 Matplotlib 直方图 Matplotlib 散点图 Matplotlib 填充图 Matplotlib 网格 Matplotlib 极坐标图 Matplotlib 3D图 Matplotlib 保存图形 绘制一个简单图形 让我们从一个简单的

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Matplotlib是python中最流行的数据绘图库,使用matplotlib,您可以绘制任何类型的图形. 本教程的目标是让您轻松学会使用matplotlib绘制复杂的图形. 预备知识 熟悉Python语言编程 了解NumPy库 章节 Matplotlib 安装 Matplotlib 入门 Matplotlib 基本概念 Matplotlib 图形绘制 Matplotlib 多个图形 Matplotlib 其他类型图形 Matplotlib 柱状图 Matplotlib 饼图 Matplotl

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,'D':400,'E':500}#用于画图的频率数据 #创建柱状图 #第一个参数为柱的横坐标 #第二个参数为柱的高度 #参数align为柱的对齐方式,以第一个参数为参考标准 plt.bar(range(5), [gradeGroup.get(xtick, 0) for xtick in xtick

一.函数原型 matplotlib.pyplot.bar(left, height, alpha=1, width=0.8, color=, edgecolor=, label=, lw=3) 1. left:x轴的位置序列,一般采用range函数产生一个序列,但是有时候可以是字符串 2. height:y轴的数值序列,也就是柱形图的高度,一般就是我们需要展示的数据: 3. alpha:透明度,值越小越透明 4. width:为柱形图的宽度,一般这是为0.8即可: 5. color或faceco

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, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=False, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, yl

matplotlib 作为机器学习三大剑客之一   ,比热按时无比强大的 matplotlib是绘图库,所以呢我就分享一下简单的绘图方式 #柱状图 #导报 柱状图 import matplotlib.pyplot as plt #设置数据 salary = [9000,10000,5000] group = ['beijing','shanghai','guangzhou'] #填充数据 plt.bar(group,salary) #设置标题 plt.title('salary/group')

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 = rect.get_height() plt.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2.- 0.2, 1.03*height, '%s' % int(height)) name_list = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G',