plt.bar(z.index,z, width=0.1, color='blue')

时间: 2024-04-03 14:32:21 浏览: 50
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matplotlib绘图基础.pdf

这是一段 Python 代码，使用了 Matplotlib 库中的 bar 函数来绘制柱状图。具体来说，该代码中的 z 是一个 pandas.Series 对象，表示柱状图中每个柱子的高度。z.index 则表示每个柱子的标签，width=0.1 指定了柱子的宽度为 0.1，color='blue' 则指定了柱子的颜色为蓝色。
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rr.rar_rr函数_绘制玫瑰图_风速玫瑰图

ax.bar(theta, radius, width=np.pi/180, bottom=0.0, color='skyblue') ax.set_xticks(directions, labels=['N', 'NE', 'E', 'SE', 'S', 'SW', 'W', 'NW']) ax.set_title('风速玫瑰图') plt.show() 这段代码...
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Ubuntu 20.04 LTS下安装python科学计算包（csdn）————程序.pdf

rects1 = ax.bar(ind - width/2, men_means, width, yerr=men_std, color='SkyBlue', label='Men') rects2 = ax.bar(ind + width/2, women_means, width, yerr=women_std, color='IndianRed', label='Women') # ...

N = 5 y = [20,10,30,25,15] z = [10,5,15,25,10] w = 0.2 index = np.arange(N) print(type(index)) p1 = plt.bar(x=index,height=y,color = 'red',width=0.2,label='data1') p2 = plt.bar(x=index+w,height=z,color = 'blue',width=0.2,label='data2') plt.legend() plt.show() print(type(index)) y_medal=y z_medal=z p3 = plt.bar(x=index,height=y,color = 'blue',width=0.2,label='data1') p4 = plt.bar(x=index,height=z,color = 'red',width=0.2,bottom=z_medal,label='data2') plt.legend() plt.show()

第二个柱状图使用了plt.bar()函数，其中x轴为index+w，y轴为z，颜色为蓝色，宽度为0.2，label为'data2'。通过legend()函数显示图例，并通过show()函数显示图形。 第二个柱状图与第一个柱状图不同的是，它使用了...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False x = np.arange(3) y1 = np.array([61.8, 42.8, 48.0]) y2 = np.array([32.9, 12.5, 13.3]) bar_width = 0.3 plt.bar(x, y1, width=bar_width, alpha=0.8, color='skyblue', label='获得offer比例') plt.bar(x + bar_width, y2, width=bar_width, alpha=0.8, color='pink', label='签约比例') plt.title('不同院校求职毕业生获得offer与签约比例') plt.xlabel('学历') plt.ylabel('签约率') plt.xticks(x + bar_width/2, ['双一流院校', '普通本科院校', '专科院校']) plt.legend(loc='upper right') plt.show()给这个图片添加数据标签

plt.bar(x, y1, width=bar_width, alpha=0.8, color='skyblue', label='获得offer比例') plt.bar(x + bar_width, y2, width=bar_width, alpha=0.8, color='pink', label='签约比例') plt.title('不同院校求职毕业...

改进代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data1 =[27540, 29975]# 数据 data2 = [32189, 35128] x = ['2020年', '2021年'] y1 = [4.7,9.1] y2 = [3.8,8.8] plt.bar(x-0.2, data1, width=0.4, label='data1', color='blue')# 绘制双柱状图 plt.bar(x+0.2, data2, width=0.4, label='data2', color='green') ax = plt.gca().twinx() ax.plot(x, y1, label='y1', color='red')# 绘制双折线图 ax.plot(x, y2, label='y2', color='orange') plt.legend(loc='upper left')# 设置图例 ax.legend(loc='upper right') plt.title('Double Bar and Line Chart')# 设置标题和坐标轴标签 plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.show()

ax.bar(x - 0.2, data1, width=0.4, label='data1', color='blue') # 绘制双柱状图 ax.bar(x + 0.2, data2, width=0.4, label='data2', color='green') ax.set_xticks(x) # 设置横坐标刻度 ax.set_xticklabels(['...

import matplotlib.pyplot as plt# 数据month = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec']sales_2019 = [20, 30, 25, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75]sales_2020 = [25, 35, 30, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80]# 绘制柱状图bar_width = 0.4plt.bar(month, sales_2019, bar_width, color='blue', label='2019年销售数据')plt.bar([m + bar_width for m in month], sales_2020, bar_width, color='orange', label='2020年销售数据')# 添加标题和坐标轴标签plt.title('销售数据比较')plt.xlabel('月份')plt.ylabel('销售额')# 添加图例plt.legend()# 将x轴标签旋转45度plt.xticks(rotation=45)# 添加网格线plt.grid(True)# 显示图像plt.show()

这段代码是一个绘制柱状图的完整代码，它使用了Matplotlib库来绘制一个比较两年销售数据的柱状图。其中，2019年的销售数据用蓝色表示，2020年的销售数据用橙色表示，两年的数据分别位于x轴的左右两侧，以方便比较。...

# 选出广东省和北京市的数据 gd_data = data[data['省'] == '广东省'] bj_data = data[data['省'] == '北京市'] # 提取日期中的年份 gd_data['年份'] = pd.DatetimeIndex(gd_data['日期']).year bj_data['年份'] = pd.DatetimeIndex(bj_data['日期']).year # 计算年平均气温 gd_mean_temp = gd_data.groupby('年份')['平均气温'].mean() bj_mean_temp = bj_data.groupby('年份')['平均气温'].mean() # 设置图形大小 plt.figure(figsize=(15,9)) # 绘制柱状图 plt.bar(gd_mean_temp.index, gd_mean_temp.values, width=0.3, color='blue') plt.bar(bj_mean_temp.index+0.3, bj_mean_temp.values, width=0.3, color='red') # 添加图例、标题和轴标签 plt.legend(['广东省', '北京市']) plt.title('2000年到2019年广东省和北京市年平均气温') plt.xlabel('年份') # 设置X轴刻度显示整数 plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MaxNLocator(integer=True)) plt.ylabel('平均气温') plt.show()每行代码解释

5. 使用plt.bar()函数绘制柱状图，其中参数gd_mean_temp.index和bj_mean_temp.index表示X轴刻度，gd_mean_temp.values和bj_mean_temp.values表示Y轴数值，width表示柱状图的宽度，color表示柱状图的颜色。...

import matplotlib.pyplot as plt similarity = [0.3940893515407449, 1.0116279478167544] # similarity of action divergence = [8.761, 24.455] # js diversity labels = ['w. cu', 'wo. cu'] plt.rcParams['axes.labelsize'] = 16 # xy轴label的size plt.rcParams['xtick.labelsize'] = 12 # x轴ticks的size plt.rcParams['ytick.labelsize'] = 14 # y轴ticks的size plt.rcParams['legend.fontsize'] = 12 # 图例的size # 设置柱形的间隔 width = 0.3 # 柱形的宽度 x1_list = [] x2_list = [] for i in range(len(similarity)): x1_list.append(i) x2_list.append(i + width) # 创建图层 fig, ax1 = plt.subplots() # 设置左侧Y轴对应的figure ax1.set_ylabel('Time per iteration (s)') ax1.set_ylim(0, 1.1) ax1.bar(x1_list, similarity, width=width, color='tab:red', align='edge') ax1.set_xticklabels(ax1.get_xticklabels()) # 设置共用的x轴 # 设置右侧Y轴对应的figure ax2 = ax1.twinx() ax2.set_ylabel('GPU Usage (GB)') ax2.set_ylim(0, 28) ax2.bar(x2_list, divergence, width=width, color='tab:blue', align='edge', tick_label=labels) plt.tight_layout() plt.savefig("similarity.png") plt.show()我这个代码怎么加图例

ax2.bar(x2_list, divergence, width=width, color='tab:blue', align='edge', tick_label=labels, label='Divergence') # 添加图例 ax1_legend = ax1.legend(loc='upper left') ax2_legend = ax2.legend(loc='...

gd_data = data[data['省'] == '广东省'] bj_data = data[data['省'] == '北京市'] # 提取日期中的年份 gd_data['年份'] = pd.DatetimeIndex(gd_data['日期']).year bj_data['年份'] = pd.DatetimeIndex(bj_data['日期']).year # 计算年平均气温 gd_mean_temp = gd_data.groupby('年份')['平均气温'].mean() bj_mean_temp = bj_data.groupby('年份')['平均气温'].mean() # 设置图形大小 plt.figure(figsize=(15,9)) # 绘制柱状图 plt.bar(gd_mean_temp.index, gd_mean_temp.values, width=0.3, color='blue') plt.bar(bj_mean_temp.index+0.3, bj_mean_temp.values, width=0.3, color='red') # 添加图例、标题和轴标签 plt.legend(['广东省', '北京市'])每行代码的解释

- plt.bar(gd_mean_temp.index, gd_mean_temp.values, width=0.3, color='blue')：绘制广东省每个年份的平均气温柱状图，并设置柱状图的宽度为0.3，颜色为蓝色。 - plt.bar(bj_mean_temp.index+0.3, bj_mean_temp...

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))

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...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False men_means = (85.5, 91, 72, 59, 66, 55) women_means = (94, 82, 89.5, 62, 49, 53) ind = np.arange(len(men_means)) width = 0.2 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.bar(ind - width / 2, men_means, width, label='男生平均成绩') ax.bar(ind + 0.2, women_means, width, label='女生平均成绩') ax.set_title('高二男生女生各科平均成绩') ax.set_xticks(ind) ax.set_xticklabels(['语文', '数学', '英语', '物理', '化学', '生物']) plt.ylim(40, 100) ax.legend() plt.show()美化并转为环形图

ax.bar(ind - width / 2, men_means, width, label='男生平均成绩', color='tab:blue') ax.bar(ind + 0.2, women_means, width, label='女生平均成绩', color='tab:orange') ax.set_title('高二男生女生各科平均...

plt.bar()的用法

plt.bar(x, y, color='blue', align='center', alpha=0.5) plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.title('Bar chart') plt.show() 上述代码将绘制一个简单的柱状图，其中x轴为['A', 'B', 'C', 'D', 'E']...

绘制柱状图plt.bar的格式

plt.bar(categories, values, color='blue', edgecolor='black') # 添加标题、轴标签和图例 plt.title('Bar Chart Example') plt.xlabel('Categories') plt.ylabel('Values') plt.legend(['Data'], loc='upper ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as gridspec plt.rcParams[“font.sans-serif”]=[“SimHei”] x_month=np.array([‘1月’,‘2月’,‘3月’,‘4月’,‘5月’,‘6月’]) y_sales=np.array([2150,1080,1392,1479,1323,1490]) x_citys=np.array([‘北京’,‘上海’,‘广州’,‘深圳’,‘浙江’,‘重庆’]) y_sale_count=np.array([87564,65784,54538,34807,45688,67499]) fig=plt.figure(constrained_layout=True) gs=fig.add_gridspec(2,2) ax_one=fig.add_subplot(gs[0,:]) ax_two=fig.add_subplot(gs[1,0]) ax_thr=fig.add_subplot(gs[1,1]) ax_one.bar(x_month,y_sales,width=0.5,color=’#3299CC’) ax_one.set_title(‘2020080603051’) ax_one.set_ylabel(‘销售额’) ax_two.plot(x_citys,y_sale_count,‘m–o’,ms=8) ax_two.set_title(‘分公司销量’) ax_two.set_ylabel(‘销量’) ax_thr.stackplot(x_citys,y_sale_count,color=’#9999FF’) ax_thr.set_title(‘分公司销量’) ax_thr.set_ylabel(‘销量’) plt.show()修改这段代码至python可运行

‘blue’,‘yellow’]) ax_two.set_title(‘地区销售占比’) ax_thr.plot(x_month,y_sales,’ro-’) ax_thr.set_title(‘月销售额趋势’) ax_thr.set_xlabel(‘月份’) ax_thr.set_ylabel(‘销售额（元）’) plt....

python plt.plot 双y轴

bar = ax1.bar(x, y1, label='y1轴', color='tomato', width=0.4) # 绘制第二个y轴的数据 y2 = [5, 15, 25, 35, 45] line, = ax2.plot(x, y2, label='y2轴', color='royalblue', marker='o', ls='-.') ax2.set_...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.DataFrame({ '物种名称': ['熊猫', '狗', '兔子', '乌龟', '鬣狗', '企鹅', '蛇', '鸭子', '马', '鲨鱼'], '体长': [100, 60, 40, 50, 120, 70, 80, 60, 220, 400], '体重': [100, 30, 3, 20, 30, 40, 4, 3, 500, 700], '速度': [32, 56, 72, 5, 70, 10, 10, 16, 88, 45], '分类类型': ['哺乳动物', '哺乳动物', '哺乳动物', '爬行动物', '哺乳动物', '鸟类', '爬行动物', '鸟类', '哺乳动物', '鱼类']}) # 定义2行2列的图形 fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(12, 8)) # 1行1列的子图：横向柱形图 axs[0, 0].barh(data['物种名称'], data['体长'], color=data['分类类型']) axs[0, 0].set_xlabel('体长') axs[0, 0].set_ylabel('物种名称') axs[0, 0].set_title('各物种体长横向柱形图') # 1行2列的子图：折线图 axs[0, 1].plot(data['物种名称'], data['体重'], '-o', color=data['分类类型']) axs[0, 1].set_xlabel('物种名称') axs[0, 1].set_ylabel('体重') axs[0, 1].set_title('各物种体重折线图') # 2行1列的子图：散点图 axs[1, 0].scatter(data['物种名称'], data['速度'], c=data['分类类型']) axs[1, 0].set_xlabel('物种名称') axs[1, 0].set_ylabel('速度') axs[1, 0].set_title('各物种速度散点图') # 2行2列的子图：饼图 grouped_data = data.groupby('分类类型').size() axs[1, 1].pie(grouped_data, labels=grouped_data.index, autopct='%1.1f%%') axs[1, 1].set_title('各分类类型占比饼图') plt.tight_layout() plt.show()此代码报错为Traceback (most recent call last): File "C:/Users/lenovo/OneDrive/桌面/绘图/绘图1.py", line 38, in <module> axs[0, 0].barh(data['物种名称'], data['体长'], color=data['分类类型']) File "D:\py\Lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 2649, in barh patches = self.bar(x=left, height=height, width=width, bottom=y, File "D:\py\Lib\site-packages\matplotlib\__init__.py", line 1459, in inner return func(ax, *map(sanitize_sequence, args), **kwargs) File "D:\py\Lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 2441, in bar color = itertools.chain(itertools.cycle(mcolors.to_rgba_array(color)), File "D:\py\Lib\site-packages\matplotlib\colors.py", line 487, in to_rgba_array rgba = np.array([to_rgba(cc) for cc in c]) File "D:\py\Lib\site-packages\matplotlib\colors.py", line 487, in rgba = np.array([to_rgba(cc) for cc in c]) File "D:\py\Lib\site-packages\matplotlib\colors.py", line 299, in to_rgba rgba = _to_rgba_no_colorcycle(c, alpha) File "D:\py\Lib\site-packages\matplotlib\colors.py", line 374, in _to_rgba_no_colorcycle raise ValueError(f"Invalid RGBA argument: {orig_c!r}") ValueError: Invalid RGBA argument: '哺乳动物'解释错误原因并给出正确代码

colors = {'哺乳动物': 'red', '爬行动物': 'green', '鸟类': 'blue', '鱼类': 'yellow'} data = pd.DataFrame({ '物种名称': ['熊猫', '狗', '兔子', '乌龟', '鬣狗', '企鹅', '蛇', '鸭子', '马', '鲨鱼'], '...

pyplot barchart设定

plt.bar(x, y, color='blue', width=0.6, align='center') # 添加标题和标签 plt.title('Bar Chart') plt.xlabel('X axis') plt.ylabel('Y axis') # 设置刻度线 plt.xticks(x, ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']) plt....

Python pyplot中bar的用法

plt.bar(x, height, color='blue', edgecolor='black') plt.show() 这段代码将会绘制一个简单的条形图，其中x轴上有5个条形，每个条形的高度分别为10、8、6、4、2。条形的填充颜色为蓝色，边框颜色为黑色。 ...

bar() missing 1 required positional argument: 'height'

plt.bar(x=range(2), height=[lv_non, lv_move], width=0.4, alpha=0.8, color='skyblue') 这样做将解决该错误，并正确地绘制柱状图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3 #### ...

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mui框架HTML5应用界面组件使用示例教程

资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【数据传输高速公路】：总线系统的深度解析

![计算机组成原理知识点](https://img-blog.csdnimg.cn/6ed523f010d14cbba57c19025a1d45f9.png) # 1. 总线系统概述 在计算机系统和电子设备中，总线系统扮演着至关重要的角色。它是一个共享的传输介质，用于在组件之间传递数据和控制信号。无论是单个芯片内部的互连，还是不同设备之间的通信，总线技术都是不可或缺的。为了实现高效率和良好的性能，总线系统必须具备高速传输能力、高效的数据处理能力和较高的可靠性。 本章节旨在为读者提供总线系统的初步了解，包括其定义、历史发展、以及它在现代计算机系统中的应用。我们将讨论总线系统的功能和它在不同层