plt.bar(x,y,width=0.4,align="center",tick_label=["toy","cup","battery","textbook","computer","phone"],color=color=['c','b','r'l,hatch='/')

在这段代码中，有几个语法错误。首先，在 color 参数中，应该使用逗号分隔不同的颜色值。其次，使用斜杠时，应该是反斜杠而不是正斜杠。最后，如果要使用斜杠阴影，请在颜色值之后也加上一个逗号。

以下是修改后的代码：

plt.bar(x, y, width=0.4, align="center", tick_label=["toy", "cup", "battery", "textbook", "computer", "phone"], color=['c', 'b', 'r', 'g'], hatch='/', edgecolor='black')

在这个修改后的代码中，我们指定了四种不同的颜色（青色，蓝色，红色和绿色），并为柱状图添加了黑色轮廓线。同时，我们还指定了斜杠阴影。

相关问题

# 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'] 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 hist, edges = pd.cut(data, bins=bins, right=False, include_lowest=True, retbins=True) hist1, edges1 = pd.cut(data1, bins=bins, right=False, include_lowest=True, retbins=True) counts = hist.value_counts() counts1 = hist1.value_counts() # 按照 hist 的顺序重新排序 counts counts = counts.reindex(hist.cat.categories) counts1 = counts1.reindex(hist1.cat.categories) # 按照 bins 的顺序给每个柱子指定标签 labels = counts.index.astype(str) labels1 = counts1.index.astype(str) fig, ax = plt.subplots(figsize=(18, 6)) # 绘制柱形图 #plt.bar(labels, counts) plt.bar(labels, counts, width=0.4, align='center', label='Data 1') plt.bar(labels1+0.4, counts1, width=0.4, align='center', label='Data 2') can only concatenate str (not "float") to str

这个错误提示是因为在下面的代码中，你使用了字符串类型的标签和浮点类型的数值进行字符串拼接，导致了这个错误。具体来说，在第 19 行中，你使用了 `labels1+0.4` 来进行标签的位置调整，但是 `labels1` 是一个字符串类型的数组，无法直接和浮点数相加。

你可以将 `labels1` 数组中的每个元素都加上 0.4，然后再进行字符串拼接，例如：

labels1 = (edges[:-1] + 0.4).astype(str) + '-' + (edges[1:]).astype(str)

这样就可以得到一个类似于 `'0.4-1.0'` 的字符串，表示某个区间的标签。然后在绘制柱形图时，就可以使用这个新的标签数组 `labels1`。

完整代码如下：

# 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']
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
hist, edges = pd.cut(data, bins=bins, right=False, include_lowest=True, retbins=True)
hist1, edges1 = pd.cut(data1, bins=bins, right=False, include_lowest=True, retbins=True)
counts = hist.value_counts()
counts1 = hist1.value_counts()

# 按照 hist 的顺序重新排序 counts
counts = counts.reindex(hist.cat.categories)
counts1 = counts1.reindex(hist1.cat.categories)

# 按照 bins 的顺序给每个柱子指定标签
labels = counts.index.astype(str)
labels1 = (edges[:-1] + 0.4).astype(str) + '-' + (edges[1:]).astype(str)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(18, 6))

# 绘制柱形图
plt.bar(labels, counts, width=0.4, align='center', label='Data 1')
plt.bar(labels1, counts1, width=0.4, align='center', label='Data 2')

# 添加图例和标题
plt.legend()
plt.title('Histogram of Data')

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #设置字体 plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] #图表题 plt.title("不同学校专业招生人数分布图") #设置一个长度为5的等差数组 x = np.arange(5) #绘制柱状图 #赋值 y = [400,170,160,90,50] y1 = [300,180,150,70,90] bar_width = 0.5 #设置坐标刻度 tick_label = ["计算机","机械","电子","管理","物理"] #设置并列柱状图 plt.bar(x,y,bar_width,color="r",align="center",label="学校A") plt.bar(x+bar_width,y1,bar_width,color="y",align="center",label="学校B") #设置y轴和x轴 plt.xlabel("专业") plt.ylabel("招生人数") #设置x的刻度以及x的刻度标签 plt.xticks(x+bar_width/2,tick_label) #显示图 plt.legend() plt.show()详细注释

这是一段 Python 代码，用于绘制柱状图。下面是对代码的详细注释：

# 导入需要的库
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 设置字体
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei']

# 设置图表标题
plt.title("不同学校专业招生人数分布图")

# 设置一个长度为5的等差数组，作为x轴数据
x = np.arange(5)

# 设置两个学校的招生人数数据
y = [400,170,160,90,50]
y1 = [300,180,150,70,90]

# 设置柱状图的宽度
bar_width = 0.5

# 设置x轴刻度标签
tick_label = ["计算机","机械","电子","管理","物理"]

# 绘制并列柱状图
plt.bar(x, y, bar_width, color="r", align="center", label="学校A")
plt.bar(x + bar_width, y1, bar_width, color="y", align="center", label="学校B")

# 设置y轴和x轴标签
plt.xlabel("专业")
plt.ylabel("招生人数")

# 设置x轴刻度以及x轴刻度标签
plt.xticks(x + bar_width/2, tick_label)

# 显示图例
plt.legend()

# 显示图表
plt.show()

该代码实现了以下功能：

1. 导入了 `matplotlib.pyplot` 库和 `numpy` 库。
2. 设置了字体为“Microsoft YaHei”。
3. 设置了柱状图的标题为“不同学校专业招生人数分布图”。
4. 定义了一个长度为5的等差数组 `x`，作为 x 轴的数据。
5. 定义了两个学校的招生人数数据 `y` 和 `y1`。
6. 设置了柱状图的宽度为 `bar_width`。
7. 设置了 x 轴刻度标签为 `tick_label`。
8. 绘制了并列柱状图，其中 `x` 和 `y` 参数表示数据，`bar_width` 表示柱状图的宽度，`color` 表示柱状图的颜色，`align` 表示柱状图的对齐方式，`label` 表示图例标签。
9. 设置了 x 轴和 y 轴的标签。
10. 设置了 x 轴刻度以及刻度标签。
11. 显示图例。
12. 显示图表。