python中plt.bar(range(2),values[-1,2:3],width = 0.5)是什么意思
时间: 2024-05-24 20:13:28 浏览: 10
这是关于 Python 数据可视化库 Matplotlib 中的 plt.bar 方法,用于绘制柱状图。其中,range(2) 表示生成一个长度为 2 的数字序列,values[-1,2:3] 表示在 values 数组中选取最后一行的第 2 至第 3 列作为数据源,width = 0.5 则表示每个柱子的宽度为 0.5。
相关问题
p=plt.figure(figsize=(12,6),dpi=1080) columns=counts_x.index values=counts_x.values labels=['新建', '改建', '0', '暂无'] plt.bar(range(4),values,width=0.5) plt.xlabel('建设性质') plt.ylabel('数量') plt.xticks(range(4),labels) plt.title("各市公共厕所的建设类型柱状图") for i in range(len(values)): plt.text(i, values[i], "%s" % values[i], va='center') plt.show()
这段代码主要是用来绘制各市公共厕所的建设类型柱状图。以下是一些可以进行优化的建议:
1. 将代码分成多行,使其更易读。例如,将 `labels` 的定义放在第一行后面。
2. 使用 `f-string` 来格式化字符串,可以让代码更简洁。例如,将 `plt.title("各市公共厕所的建设类型柱状图")` 改为 `plt.title(f"各市公共厕所的建设类型柱状图")`。
3. 将 `range(4)` 改为 `range(len(labels))`,这样可以使代码更具有通用性,适用于不同数量的标签。
4. 使用 `zip()` 函数来遍历 `labels` 和 `values`,这样可以更加简洁地生成 `ticks` 和 `text`。
5. 将 `dpi` 的值调整为更合适的值,使图像在不同设备上显示效果更好。可以根据实际情况进行调整。
下面是优化后的代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
counts_x = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['新建', '改建', '0', '暂无'])
# 绘图
fig = plt.figure(figsize=(12, 6), dpi=150)
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
# 绘制柱状图
ax.bar(range(len(counts_x)), counts_x.values, width=0.5)
# 设置标签
labels = ['新建', '改建', '0', '暂无']
ax.set_xticks(range(len(labels)))
ax.set_xticklabels(labels)
ax.set_xlabel('建设性质')
ax.set_ylabel('数量')
ax.set_title(f"各市公共厕所的建设类型柱状图")
# 添加数值标签
for label, value in zip(labels, counts_x.values):
ax.text(labels.index(label), value, f"{value}", ha='center', va='bottom')
# 显示图像
plt.show()
```
这样,代码更加清晰易读,并且具有更好的通用性。
plt.bar绘制两份数据对比的柱状图
好的,以下是使用plt.bar绘制两份数据对比的柱状图的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成示例数据
data1 = np.array([20, 35, 30, 35, 27])
data2 = np.array([25, 32, 34, 20, 25])
labels = np.array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(8, 6))
# 绘制柱状图
bar_width = 0.35
x = np.arange(len(labels))
plt.bar(x, data1, bar_width, label='Data1')
plt.bar(x + bar_width, data2, bar_width, label='Data2')
# 设置x轴标签和标题
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')
plt.title('Comparison of Data1 and Data2')
# 设置图例
plt.legend()
# 显示图形
plt.show()
```
在这个示例中,我们生成了两份示例数据`data1`和`data2`,并使用`plt.bar`函数绘制了两组柱状图。通过`bar_width`参数,我们使两组柱状图的位置错开,以便更清楚地看到它们之间的差异。最后,我们设置了x轴标签、y轴标签和标题,并使用`plt.legend()`添加了图例。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)