在下列程序添加代码,使条形柱为黄色# -*- encoding: utf-8 -*- # here put the import lib import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np # plt.bar(x, y, color='yellow') # 绘图数据来源 data = [5, 6, 4, 3, 700, 800, 10] x = range(len(data)) y = data def cm2inch(a,b): return a/2.54,b/2.54 def plot_broken(ax1,ax2): #绘制断裂处的标记 d = .85 #设置倾斜度 kwargs = dict(marker=[(-1, -d), (1, d)], markersize=5, linestyle='none', color='k', mec='k', mew=1, clip_on=False) ax2.plot([0, 1], [0, 0],transform=ax2.transAxes, **kwargs) ax1.plot([0, 1], [1, 1], transform=ax1.transAxes, **kwargs) ax2.spines['bottom'].set_visible(False)#关闭子图2中底部脊 ax1.spines['top'].set_visible(False)##关闭子图1中顶部脊 ax2.set_xticks([]) size1 = 10.5 mpl.rcParams.update( { 'text.usetex': False, 'font.family': 'stixgeneral', 'mathtext.fontset': 'stix', "font.family":'serif', "font.size": size1, "font.serif": ['Times New Roman'], } ) # 构造fig,ax fig = plt.figure(figsize = (cm2inch(16,9))) ax1 = fig.add_axes([0.15,0.15,0.8,0.35]) ax2 = fig.add_axes([0.15,0.55,0.8,0.35]) ax1.bar(x,y) ax2.bar(x,y) ax1.set_ylim(0,10) ax2.set_ylim(100,900)#设置y轴断裂处 ax1.set_yticks(np.arange(0,11,2)) plot_broken(ax1,ax2) ax1.set_xlabel('xlabel') # plt.bar(x, y, color='yellow') ax2.set_ylabel('ylabel ')#空格调节令ylabel居中 # plt.bar(x, y, color='yellow') plt.savefig(r'out.png',dpi = 600) plt.show()

时间: 2023-05-12 17:03:26 浏览: 68
要使条形柱为黄色,可以在程序中添加以下代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [5, 3, 7, 2, 1] # 绘制条形图,并设置颜色为黄色 plt.bar(x, y, color='yellow') # 显示图形 plt.show() ``` 其中,`color='yellow'`表示设置条形柱的颜色为黄色。其他可用的颜色还包括红色(`'red'`)、绿色(`'green'`)、蓝色(`'blue'`)等等。
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`series->setLabelsPosition(QAbstractBarSeries::LabelsOutsideEnd);` 设置条形图数据标签的位置为条的外部,即标签显示在条的末端。 `series->setLabelsVisible(true);` 设置条形图数据标签可见。 这两个函数可以在Qt Charts中的QAbstractBarSeries类中找到。在设置这两个属性后,条形图上的数据标签将显示在条的末端,并且标签可见。

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以下是Python用matplotlib画2013-2023年新闻月平均数量情况条形图的代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 年月列表 years = list(range(2013, 2024)) months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"] year_months = [f"{year}-{month}" for year in years for month in months] # 模拟数据,每个月随机一个数量 news_count = np.random.randint(0, 300, size=len(year_months)) # 计算每年每个月的平均数量 year_month_count = {} for year in years: for i, month in enumerate(months): count = np.mean(news_count[(year - 2013) * 12 + i:(year - 2013) * 12 + i + 1]) year_month_count[f"{year}-{month}"] = count # x轴和y轴数据 x = np.arange(len(year_months)) y = np.array([year_month_count[ym] for ym in year_months]) # 绘制条形图 plt.bar(x, y) # 设置x轴标签 plt.xticks(x[::12], years, rotation=45) # 设置y轴标签 plt.ylabel("Average Number of News") # 设置标题 plt.title("Average Number of News per Month from 2013 to 2023") # 显示图形 plt.show() ``` 解释一下代码: 1. 首先定义了年月列表 `years` 和 `months`,以及年月字符串的列表 `year_months`,用于后面生成每个月的数据。 2. 接着使用 `numpy.random.randint()` 生成了模拟数据,每个月随机一个数量。 3. 然后计算了每年每个月的平均数量,存储在字典 `year_month_count` 中。 4. 接着生成了x轴和y轴的数据,其中x轴是年月的序号,y轴是对应的平均新闻数量。 5. 使用 `matplotlib.pyplot.bar()` 函数绘制了条形图,并设置了x轴标签、y轴标签和标题。 6. 最后使用 `matplotlib.pyplot.show()` 函数显示图形。

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