jupyter绘制条形图

在Jupyter中使用matplotlib库绘制条形图，可以按照以下步骤进行操作：
1. 导入numpy和matplotlib.pyplot模块。
2. 创建数据，例如使用numpy的arange函数创建y轴数据，使用numpy的array函数创建x轴数据。
3. 使用pyplot的bar函数绘制条形图，设置参数包括x轴数据、y轴数据、条形标签、条形高度等。
4. 使用pyplot的show函数显示图表。

下面是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

yy = np.arange(5)
xx = np.array([23, 15, 48, 16, 25])
bar_height = 0.5

plt.barh(yy, xx, tick_label=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], height=bar_height)
plt.title("2020080603012")
plt.show()

这段代码会生成一个水平方向的条形图，其中y轴数据为yy，x轴数据为xx，条形标签为['a', 'b', 'c', 'd', 'e']，条形高度为0.5。可以根据需要修改数据和参数来绘制不同的条形图。

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jupyter绘制条形图怎么显示数字

在 Jupyter Notebook 中绘制条形图并显示数字，你可以使用 matplotlib 库中的 bar 方法来创建条形图，并通过添加文本注释的方式将数字显示在每个条形上方。下面是一个简单的例子，演示如何实现这一功能：

import matplotlib.pyplot as plt

# 示例数据
categories = ['类别A', '类别B', '类别C']
values = [10, 20, 30]

# 创建条形图
plt.bar(categories, values)

# 在每个条形上方显示数字
for i, value in enumerate(values):
    plt.text(i, value, str(value), ha='center', va='bottom')

# 显示图表
plt.show()

在这段代码中：
- `categories` 是条形图的分类标签。
- `values` 是每个分类对应的数值。
- `plt.bar(categories, values)` 创建条形图。
- `plt.text(i, value, str(value), ha='center', va='bottom')` 在每个条形上方添加文本，其中 `i` 是条形的索引，`value` 是对应的数值。参数 `ha='center'` 使文本水平居中对齐，`va='bottom'` 使文本位于条形的底部。
- `plt.show()` 最后显示图表。

jupyter notebook 绘制条形图

要在Jupyter Notebook中绘制条形图，您可以使用Python的数据可视化库matplotlib。以下是一个简单的示例代码来绘制条形图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [10, 25, 15, 30]

# 绘制条形图
plt.bar(categories, values)

# 添加标题和标签
plt.title('Bar Chart')
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')

# 显示图形
plt.show()