sns.barplot(x = x_data, y = y_data)
时间: 2024-03-31 21:36:53 浏览: 26
这是使用 seaborn 库绘制柱状图的代码。具体来说,x_data 是指定柱状图的 x 轴数据,y_data 是指定柱状图的 y 轴数据。sns.barplot() 方法会根据这两个数据绘制出柱状图。在绘制柱状图时,seaborn 会自动进行一些美化处理,如添加标签、调整颜色等。可以通过修改 sns.barplot() 的参数来自定义柱状图的样式。
相关问题
#分组聚合 sns.barplot(x='species',y='petal_length',data=data,ci=None) 这段代码用matplotlib绘制
这段代码使用的是seaborn库的barplot函数,是基于matplotlib库的一个高级绘图库,用于绘制统计图形。具体来说,这段代码绘制了一个条形图,x轴表示花的种类,y轴表示花瓣长度,数据来源于data数据集,ci=None表示不显示置信区间。可以使用以下代码导入相应的库:
```python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制条形图
sns.barplot(x='species', y='petal_length', data=data, ci=None)
# 显示图像
plt.show()
```
需要注意的是,使用该代码之前需要先导入相应的数据集,例如iris数据集:
```python
import seaborn as sns
# 导入iris数据集
data = sns.load_dataset('iris')
```
matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' plt.figure(figsize=(20,15)) ax1=plt.subplot(211) Platform = data.groupby(by='Platform').sum() Platform =Platform.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False) sns.barplot(x=Platform.index,y=Platform.Global_Sales,ax=ax1) plt.title("游戏平台累计发行量",size = 14) ax2=plt.subplot(212) Platform_near5 = data[data.Year>=2011].groupby(by='Platform').sum() Platform_near5 =Platform_near5.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False) sns.barplot(x=Platform_near5.index,y=Platform_near5.Global_Sales,ax=ax2) plt.title("近五年游戏平台累计发行量",size = 14) plt.show()
这段代码用于绘制游戏平台累计发行量和近五年游戏平台累计发行量的柱状图。下面是对代码的解释:
1. `matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'`:这行代码将字体设置为中文宋体(SimHei),以支持中文显示。
2. `plt.figure(figsize=(20,15))`:这行代码创建一个大小为20x15英寸的画布。
3. `ax1=plt.subplot(211)`:这行代码创建一个包含两个子图的图像,并指定第一个子图的位置为(2, 1, 1)。
4. `Platform = data.groupby(by='Platform').sum()`:这行代码按照平台对数据进行分组,并计算每个平台的总和(包括全球销售额)。
5. `Platform =Platform.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False)`:这行代码对计算后的数据进行处理,保留只有全球销售额一列,并按降序排列。
6. `sns.barplot(x=Platform.index,y=Platform.Global_Sales,ax=ax1)`:这行代码使用`sns.barplot`函数绘制第一个子图,x轴为平台名称,y轴为对应的全球销售额。
7. `plt.title("游戏平台累计发行量",size = 14)`:这行代码设置第一个子图的标题为"游戏平台累计发行量",字体大小为14。
8. `ax2=plt.subplot(212)`:这行代码指定第二个子图的位置为(2, 1, 2)。
9. `Platform_near5 = data[data.Year>=2011].groupby(by='Platform').sum()`:这行代码根据数据的年份筛选出近五年的数据,并按照平台对数据进行分组,并计算每个平台在这五年内的总和。
10. `Platform_near5 =Platform_near5.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False)`:这行代码对计算后的数据进行处理,保留只有全球销售额一列,并按降序排列。
11. `sns.barplot(x=Platform_near5.index,y=Platform_near5.Global_Sales,ax=ax2)`:这行代码使用`sns.barplot`函数绘制第二个子图,x轴为平台名称,y轴为对应的全球销售额。
12. `plt.title("近五年游戏平台累计发行量",size = 14)`:这行代码设置第二个子图的标题为"近五年游戏平台累计发行量",字体大小为14。
13. `plt.show()`:这行代码显示绘制的柱状图。
通过这段代码,可以直观地观察到游戏平台的累计发行量和近五年的发行量情况,从而分析其发展趋势和变化。
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