for a,b in zip(counts.index, counts["标题"]) : plt.text(a,b+0.05,b, ha="center",va="bottom",fontsize=10,color="red")

时间: 2023-11-11 14:02:44 浏览: 73
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二种方式，匹配关键字、改变颜色.zip

star3星 · 编辑精心推荐
这段代码的作用是在柱状图上添加每个柱子的数值标签。其中，`counts.index`表示柱状图的横坐标，`counts["标题"]`表示柱状图的纵坐标（也就是高度），通过 `zip` 函数将两个列表打包成一个元组列表，然后使用 `plt.text` 函数在每个柱子的顶部添加标签。具体来说，`plt.text` 函数的第一个参数是横坐标，第二个参数是纵坐标加上一个偏移量（`b+0.05`），第三个参数是要显示的标签文本，`ha` 和 `va` 分别表示文本的水平对齐方式和垂直对齐方式，`fontsize` 表示字体大小，`color` 表示字体颜色。
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import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 df = pd.read_csv('data.csv') # 筛选需要绘制柱形图的列 col_name = 'score' data = df[col_name] # 自定义每个柱子的统计范围 bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100] # 统计每个柱子的数据 hist, edges = pd.cut(data, bins=bins, right=False, include_lowest=True, retbins=True) counts = hist.value_counts() # 绘制柱形图 plt.bar(counts.index.astype(str), counts.values) # 添加数据标签 for i, v in enumerate(counts.values): plt.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom') # 设置图表标题和坐标轴标签 plt.title('Score Distribution') plt.xlabel('Range') plt.ylabel('Count') # 显示图表 plt.show() 画布太小了调大点

for i, v in enumerate(counts.values): plt.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom') # 设置图表标题和坐标轴标签 plt.title('Score Distribution') plt.xlabel('Range') plt.ylabel('Count') # ...

bar= data['问题标题'].value_counts().head(10) labels = bar.index sns.barplot(bar.values, labels)# plt.xlabel('频数') plt.ylabel('问题标题') plt.title('不同问题标题下Top10频数柱形图') for x,y in enumerate(bar.values): plt.text(y+0.2,x,'%s' %y,va='center') plt.show()

接着，使用 Matplotlib 库中的 plt.text() 函数在柱状图上方显示频数，并使用 plt.title()、plt.xlabel() 和 plt.ylabel() 函数添加标题和坐标轴标签。最后，使用 plt.show() 函数显示图形。

代码解释import matplotlib import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set(font="Kaiti", style="ticks", font_scale=1.4) matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('战狼2-观看后=清洗后的数据(1).xlsx') # 指定要绘制词云图的列 column_name = '评论内容' # 获取指定列的文本数据 column_data = df[column_name].astype(str) # 统计文本频次 text_counts = column_data.value_counts() # 只保留前 20 个数据 text_counts = text_counts[:20] # 绘制密度条形图 plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.bar(text_counts.index, text_counts.values, alpha=0.7) plt.xlabel(column_name) plt.ylabel('Frequency') plt.title('Density Bar Plot') plt.xticks(rotation=60, ha='right') # 设置 x 轴文字右对齐 plt.tight_layout() plt.show() # 将图形保存为 PNG 文件 plt.savefig('2_密度条形图.png', bbox_inches='tight')

这段代码是用来生成一个密度条形图。首先导入了需要的库，包括matplotlib用于绘图，pandas用于数据处理，seaborn用于设置绘图样式。然后设置了字体、样式和字体大小等参数...最后通过plt.savefig将图形保存为PNG文件。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 df = pd.read_csv('data.csv') # 筛选需要绘制柱形图的列 col_name = 'score' data = df[col_name] # 自定义每个柱子的统计范围 bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100] # 统计每个柱子的数据 hist, edges = pd.cut(data, bins=bins, right=False, include_lowest=True, retbins=True) counts = hist.value_counts() # 设置画布大小fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))# 绘制柱形图 plt.bar(counts.index.astype(str), counts.values) # 添加数据标签 for i, v in enumerate(counts.values): plt.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom') # 设置图表标题和坐标轴标签 plt.title('Score Distribution') plt.xlabel('Range') plt.ylabel('Count') # 显示图表 plt.show() 柱子从左到右的顺序是根据数量，能否改成根据bins的顺序

plt.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom') # 设置图表标题和坐标轴标签 plt.title('Score Distribution') plt.xlabel('Range') plt.ylabel('Count') # 显示图表 plt.show() 这样就可以根据 ...

def run(self): df = self.cleanData(self._df) title_length_average = int(df['标题'].str.len().mean()) print('新闻标题的评价长度为：{}' . format(title_length_average)) counts = df['发布地点'].value_counts() for index, count in counts.items(): print('发布地点：{}，出现次数：{}' . format(index, count)) loc = counts.index.tolist() cnt = counts.tolist()

该方法首先调用 cleanData 方法，对数据进行清洗，然后使用 mean 函数计算新闻标题的平均长度，并将结果打印出来。接着，对发布地点进行计数，并使用 items 函数获取地点和出现次数的列表，将其打印出来。最后...

# Bar plot for gender sns.countplot(x='gender', data=df) for i in range(len(df['gender'].value_counts().index)): plt.text(i, df['gender'].value_counts()[i], df['gender'].value_counts()[i], ha='center', va='bottom') plt.title('Gender Distribution') plt.show()

这段代码使用 Seaborn 和 Matplotlib 函数库绘制了一个垂直条形...接下来，使用 for 循环和 plt.text 函数，在每个条形图的顶部添加计数值。最后，使用 plt.title 函数添加标题，使用 plt.show 函数显示图像。

library(here) source(here::here("code", "libraries.R")) source(here::here("code", "funcs.R")) ## function to intersect multiple vectors intersect_all <- function(a,b,...){ Reduce(intersect, list(a,b,...)) } ## read data tpm.rsem <- read.table(here::here("data", "tpm_original.txt"), sep = "\t") counts.rsem <- read.table(here::here("data", "counts_original.txt"), sep = "\t") qc <- read.table(here::here("data", "qc_original.txt"), sep = "\t", stringsAsFactors = FALSE) # quality control mappings <- readRDS(here::here("data", "mappings.RDS")) # genes info ## scater intialize min_thresh_log_tpm <- 0.1 sceset_all <- SingleCellExperiment(assays = list(counts = as.matrix(counts.rsem), tpm = as.matrix(tpm.rsem), exprs = log2(as.matrix(tpm.rsem) + 1), expressed = log2(tpm.rsem + 1) > min_thresh_log_tpm), colData = qc, rowData = mappings) ## scater quality control找出错误，使之顺利运行

这段代码是用来加载外部库和函数的。首先使用library(here)来加载here库。然后使用source()函数来加载两个外部文件，都在当前工作目录下的code文件夹中。其中一个文件名为"libraries.R"，另一个文件名为"funcs.R...

# 划分区间 bins = [0,1,2,3,4,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,60,70,80,90,100,1220] data = data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big['本年比上一年归母倍数'] # 统计每个柱子的数据 hist, edges = pd.cut(data, bins=bins, right=False, include_lowest=True, retbins=True) counts = hist.value_counts() # 按照 hist 的顺序重新排序 counts counts = counts.reindex(hist.cat.categories) # 按照 bins 的顺序给每个柱子指定标签 labels = counts.index.astype(str) fig, ax = plt.subplots(figsize=(18, 6)) # 绘制柱形图 plt.bar(labels, counts) # 添加数据标签 for i, v in enumerate(counts.values): plt.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom') # 设置图表标题和坐标轴标签 plt.title('准确数据-本年小于前一年归母倍数') plt.xlabel('Range') plt.ylabel('Count') # 显示图表 plt.show() # 划分区间 bins1 = [0,1,2,3,4,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,60,70,80,90,100,1220] data1 = data_forecast_is_stk_bs_rpt_cw_befor_big['本年比上一年归母倍数'] # 统计每个柱子的数据 hist1, edges1 = pd.cut(data1, bins=bins1, right=False, include_lowest=True, retbins=True) counts1 = hist1.value_counts() # 按照 hist 的顺序重新排序 counts counts1 = counts1.reindex(hist.cat.categories) # 按照 bins 的顺序给每个柱子指定标签 labels1 = counts1.index.astype(str) fig1, ax1 = plt.subplots(figsize=(18, 6)) # 绘制柱形图 plt.bar(labels, counts) # 添加数据标签 for i, v in enumerate(counts.values): plt.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom') # 设置图表标题和坐标轴标签 plt.title('准确数据-本年小于前一年归母倍数') plt.xlabel('Range') plt.ylabel('Count') # 显示图表 plt.show() 把这2个柱形图做成1个对比柱形图

for i, v in enumerate(counts1.values): ax1.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom') ax1.set_title('准确数据-本年小于前一年归母倍数（证券）') ax1.set_xlabel('Range') ax1.set_ylabel('Count') # 在...

解释这段代码import os import multiprocessing as mp def count_letters(file_path, letter_counts): with open(file_path, 'r') as f: for line in f: for letter in line: if letter.isalpha(): letter_counts[letter.lower()] += 1 def process_folder(folder_path, letter_counts): for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for name in files: if name.endswith('.txt'): file_path = os.path.join(root, name) count_letters(file_path, letter_counts) if __name__ == '__main__': folder_path = 'D:\\pachong\\并行\\blogs\\blogs' num_processes = mp.cpu_count() # 使用所有可用的 CPU 核心数 letter_counts = mp.Manager().dict({letter: 0 for letter in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'}) processes = [] for i in range(num_processes): p = mp.Process(target=process_folder, args=(folder_path, letter_counts)) p.start() processes.append(p) for p in processes: p.join() with open('letter_counts.txt', 'w') as f: for letter, count in letter_counts.items(): f.write(f'{letter}: {count}\n')

- count_letters(file_path, letter_counts)：用于统计文件中每个字母出现的次数，其中 file_path 是文件路径，letter_counts 是一个字典，用于记录每个字母的出现次数。 - process_folder(folder_path, letter_...

# 划分区间 bins = [0,1,2,3,4,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,60,70,80,90,100,1220] data=data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big['本年比上一年归母倍数'] # 统计每个柱子的数据 hist, edges = pd.cut(data, bins=bins, right=False, include_lowest=True, retbins=True) counts = hist.value_counts() # 按照 bins 的顺序给每个柱子指定标签 labels = [f'{bins[i]}-{bins[i+1]}' for i in range(len(bins)-1)] fig, ax = plt.subplots(figsize=(18, 6)) # 绘制柱形图 plt.bar(counts.index.astype(str), counts.values) # 添加数据标签 for i, v in enumerate(counts.values): plt.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom') # 设置图表标题和坐标轴标签 plt.title('Score Distribution') plt.xlabel('Range') plt.ylabel('Count') # 显示图表 plt.show() x轴的显示顺序能不能按bins的顺序，目前是按柱子的统计量排序

labels = [f'{bins[i]}-{bins[i+1]}' for i in range(len(bins)-1)] labels_sorted = sorted(labels, key=lambda x: bins[labels.index(x)]) # 绘制柱形图并设置 x 轴标签 plt.bar(labels_sorted, counts.values) ...

type_counts = df['type'].value_counts() for index in type_counts.index: print("maker=%s的样本数量：%d" % (index, type_counts[]))

在您的代码中，type_counts是一个 pandas Series 对象，其中包含了 df 数据框中每个不同值 type 的出现...for index in type_counts.index: print("maker=%s的样本数量：%d" % (index, type_counts[index]))

# Count plots for binary variables for col in ['hypertension', 'heart_disease', 'diabetes']: sns.countplot(x=col, data=df) for i in range(len(df[col].value_counts().index)): plt.text(i, df[col].value_counts()[i], df[col].value_counts()[i], ha='center', va='bottom') plt.title(f'{col} Distribution') plt.show()

这段代码使用 Seaborn 和 Matplotlib 库创建了三个计数图，用于...接下来，使用 for 循环和 plt.text 函数，在每个条形图的顶部添加计数值。最后，使用 plt.title 函数添加标题，使用 plt.show 函数显示图像。

# 划分区间 bins = [0,1,2,3,4,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,60,70,80,90,100,1220] data = data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big['本年比上一年归母倍数'] # 统计每个柱子的数据 hist, edges = pd.cut(data, bins=bins, right=False, include_lowest=True, retbins=True) counts = hist.value_counts() # 按照 bins 的顺序给每个柱子指定标签 labels = counts.index.astype(str) fig, ax = plt.subplots(figsize=(18, 6)) # 绘制柱形图 plt.bar(labels, counts) # 添加数据标签 for i, v in enumerate(counts.values): plt.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom') # 设置图表标题和坐标轴标签 plt.title('Score Distribution') plt.xlabel('Range') plt.ylabel('Count') # 显示图表 plt.show() 修改柱子的排序

plt.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom') # 设置图表标题和坐标轴标签 plt.title('Score Distribution') plt.xlabel('Range') plt.ylabel('Count') # 显示图表 plt.show() 在这个示例中，我将 ...

sns.countplot(x='smoking_history', data=df) for i in range(len(df['smoking_history'].value_counts().index)): plt.text(i, df['smoking_history'].value_counts()[i], df['smoking_history'].value_counts()[i], ha='center', va='bottom')

这段代码是用来生成一个烟草使用历史的计数条形图，并在每个条形上添加...plt.text() 函数用于在当前条形的中心位置添加计数值，并将 ha 和 va 参数分别设置为 'center' 和 'bottom'，以使文本水平居中且垂直底部对齐。

解释这段代码if __name__ == '__main__': folder_path = 'D:\\pachong\\并行\\blogs\\blogs' num_processes = mp.cpu_count() # 使用所有可用的 CPU 核心数 letter_counts = mp.Manager().dict({letter: 0 for letter in 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'}) processes = [] for i in range(num_processes): p = mp.Process(target=process_folder, args=(folder_path, letter_counts)) p.start() processes.append(p) for p in processes: p.join() with open('letter_counts.txt', 'w') as f: for letter, count in letter_counts.items(): f.write(f'{letter}: {count}\n')

然后，它创建了一个字典letter_counts，用于存储各个字母的出现次数。接着，它创建了一个进程池processes，并将要处理的任务分配给各个进程。在这个例子中，每个进程都要调用process_folder函数来处理给定文件夹中的...
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小栗子源码2.9.3版本发布

资源摘要信息:"小栗子源码_*.*.*.*.zip" 根据提供的信息，此压缩包中包含的文件应与"小栗子"项目的源码有关，版本号为*.*.*.*。"小栗子"很可能是一个软件产品的名称，而源码则指的是该软件项目最原始的代码文件。源码对于IT行业的开发人员来说是极其重要的资源，它包含了构建程序所需的所有指令和注释。开发者通过阅读和修改源码来改进软件、修复bug、添加新功能或进行定制化开发。 该压缩包的描述和标题一致，没有额外提供更多的信息，这表明我们只能从标题本身推测其内容。标题中的"*.*.*.*"很可能表示的是该软件的版本号，其中： - "2"代表软件的主版本号，通常意味着软件的架构或者功能上发生了重大的变更。 - "9"可能是次版本号，表示软件功能的增强或是一些新功能的添加。 - "3"可能是修订版本号，通常是指在次要版本基础上的小的错误修复或改动。 - "0"可能是补丁版本号，表示对次要版本的一些微小的修复或更新。 由于没有提供标签信息，我们无法得知该软件具体的应用场景或是目标用户。同时，压缩包内文件的具体结构和所包含的文件类型也无从得知，通常一个软件的源码包会包含多个文件，例如： - 源代码文件：通常以.cpp、.h、.java、.py等为后缀，分别代表C++、C语言、Java或Python等不同编程语言的源代码。 - 资源文件：可能包含图片、音频、视频等资源文件，这些资源文件被源代码引用以提供程序的视觉或听觉效果。 - 编译脚本或配置文件：如Makefile、build.xml、CMakeLists.txt等，它们用于自动化编译过程。 - 项目文档：可能包含README、LICENSE等，用于说明软件的使用、安装、版权和许可证等信息。 - 开发者文档：包含了API文档、开发指南、设计文档等，以帮助开发者更好地理解软件的架构和开发细节。 在没有具体的文件列表情况下，无法提供更深入的分析。如果需要进一步分析压缩包内部结构和内容，需要解压该压缩文件，并查看具体的文件列表和文件内容。在处理源码时，需要具备与之相对应的编程语言知识和开发经验，才能有效地理解和使用这些源码。对于开发人员而言，源码是学习编程技术、掌握软件架构和提高编程能力的宝贵资源。对于企业来说，源码则涉及到产品的知识产权和商业机密，因此管理源码的安全性和保密性至关重要。