plt画占比柱状图

要画占比柱状图，可以使用 Matplotlib 库中的 bar 函数和 text 函数。

以下是一个示例代码，假设我们有一个名为 data 的 DataFrame，其中包含不同时间点的两厢车销售占比：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 构造示例数据
data = pd.DataFrame({'time': ['2021-01-01', '2021-02-01', '2021-03-01'],
                     'ratio': [0.3, 0.4, 0.3]})

# 绘制柱状图
plt.bar(data['time'], data['ratio'])

# 添加文本标签
for i, v in enumerate(data['ratio']):
    plt.text(i, v+0.01, str(round(v*100, 2))+'%')

# 设置标题和标签
plt.title('Sales Ratio of Two-Box Cars')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Ratio')

# 显示图形
plt.show()

这段代码会绘制一个占比柱状图，其中 X 轴表示时间点，Y 轴表示销售占比。每个柱子的高度表示对应时间点的销售占比，同时在每个柱子上方显示占比的具体数值。

相关问题

如何在Python 绘图区域的子区域加入一个关于我国各类能源占比的柱状图

您可以使用Matplotlib绘制一个包含子图的图形，其中包含一个主图和一个子图。在子图中，您可以绘制您所需的柱状图。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个包含子图的图形
fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 5))

# 在主图中绘制您的图形
# ...

# 在子图中绘制柱状图
energy_types = ['Coal', 'Oil', 'Gas', 'Nuclear', 'Hydro', 'Renewable']
percentages = [62.5, 18.4, 6.2, 4.3, 8.2, 0.4]

ax1.bar(energy_types, percentages)
ax1.set_title('Energy Types Percentage')

plt.show()

在这个示例中，我们创建了一个包含两个子图的图形。在主图中，您可以绘制您想要的任何图形。在子图中，我们使用了Matplotlib的`bar()`函数来绘制一个柱状图，其中包含不同类型能源的占比。柱状图的数据存储在两个列表中：`energy_types`和`percentages`。`set_title()`方法用于为子图设置标题。

您可以根据需要调整子图的大小和位置。

数据可视化，csv文件，对第三列分组并且为x轴，对第5列大小占比按柱状图分布，具体代码

假设你使用Python语言，你可以使用pandas和matplotlib库来实现数据可视化。

首先，你需要安装这两个库。可以使用以下命令在命令行中安装：

pip install pandas matplotlib

接下来，你需要读取CSV文件并使用pandas库来对第三列进行分组。可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_csv_file.csv')

groups = df.groupby('Column3')

这将把CSV文件读取到一个名为“df”的pandas数据框中，并将第三列分组到一个名为“groups”的对象中。

接下来，你可以计算第五列的大小占比，并将其绘制成柱状图。可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

sizes = groups['Column5'].sum() / df['Column5'].sum()

plt.bar(sizes.index, sizes.values)
plt.xlabel('Column3')
plt.ylabel('Size proportion')
plt.show()

这将计算每个组中第五列的大小占比，并将其绘制成柱状图。x轴是第三列的值，y轴是大小占比。

完整的代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('your_csv_file.csv')

groups = df.groupby('Column3')

sizes = groups['Column5'].sum() / df['Column5'].sum()

plt.bar(sizes.index, sizes.values)
plt.xlabel('Column3')
plt.ylabel('Size proportion')
plt.show()

请确保将“your_csv_file.csv”替换为你的CSV文件名，并将“Column3”和“Column5”替换为你的CSV文件中的实际列名。