解释p = ax.bar(weeks, ef, width, label=e, bottom=bottom)
时间: 2023-04-07 19:03:48 浏览: 92
这是一个 Python 代码,用于绘制柱状图。其中,p 是返回的柱状图对象,ax 是绘图对象,weeks 是 X 轴的数据,ef 是 Y 轴的数据,width 是柱状图的宽度,e 是柱状图的标签,bottom 是柱状图的底部位置。
相关问题
解释 for e, ef in emotion_freq.items(): p = ax.bar(weeks, ef, width, label=e, bottom=bottom) for i in range(len(bottom)): bottom[i]+=ef[i]
这是一段 Python 代码,用于绘制柱状图,其中 emotion_freq 是一个字典,存储了不同情绪的频率,weeks 是一个列表,存储了时间段,ef 是一个列表,存储了每个时间段内不同情绪的频率。代码中使用了 Matplotlib 库中的 bar 函数来绘制柱状图。
y = [] fig, ax = plt.subplots() for label, x in zip(labels, pAgg): p = ax.bar(label, x, width=0.8, color='blue') ax.bar_label(p, label_type='edge', fmt='%.2f') # fmt='%.2f%%' 22.00% y.append(norm.cdf(x, mean, std))
这段代码看起来是在使用 matplotlib 库进行可视化,其中 labels 是一个标签列表,pAgg 是每个标签对应的数据列表。在循环中,使用 ax.bar() 函数绘制每个标签对应的柱状图,并使用 ax.bar_label() 函数添加标签值。最后,将每个数据点的标准化累积分布函数值添加到 y 列表中。
其中 norm.cdf() 函数是在 scipy 库中的统计模块中定义的,用于计算正态分布的累积分布函数值。mean 和 std 是正态分布的均值和标准差。
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