python写双柱状图
时间: 2023-09-12 10:03:11 浏览: 42
以下是一个使用Matplotlib库绘制双柱状图的Python代码示例:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
men_means = [20, 35, 30, 35, 27]
women_means = [25, 32, 34, 20, 25]
# 设置图形大小
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
# 设置柱状图参数
width = 0.35 # 柱状图宽度
x = range(len(labels))
ax.bar(x, men_means, width, label='Men')
ax.bar(x, women_means, width, bottom=men_means, label='Women')
# 设置图形标题和标签
ax.set_title('Scores by group and gender')
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(labels)
ax.set_ylabel('Scores')
ax.legend()
plt.show()
```
运行代码后,将会显示一个双柱状图,其中横轴为数据标签(A、B、C、D、E),纵轴为数据值(分数)。其中,蓝色柱状图为男性数据,橙色柱状图为女性数据。你可以根据需要修改数据和图形参数。
相关问题
写个python的双边直方图均衡化代码
当然,我可以帮您写一个 Python 双边直方图均衡化的代码。代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
def bhe(img, clip_limit=None, grid_size=None):
# 计算直方图
hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256])
# 计算累计直方图
cdf = hist.cumsum()
# 归一化累计直方图
cdf_normalized = cdf / float(cdf.max())
# 均衡化 LUT 的计算
lut = np.interp(hist, bins[:-1], cdf_normalized)
# 均衡化的过程
if clip_limit is not None and grid_size is not None:
img = cv2.createCLAHE(clip_limit=clip_limit, tileGridSize=grid_size).apply(img)
else:
img = np.interp(img.flatten(), bins[:-1], lut).reshape(img.shape)
return img
```
这个函数实现了双边直方图均衡化。您可以传递要进行均衡化的图像数组和一些参数,例如 clipping limit 和 grid size。如果指定了这些参数,则将使用 CLAHE 方法来执行均衡化。否则,将使用简单的 LUT 映射来执行直方图均衡化。
python绘制双柱状图
好的,可以使用Python中的Matplotlib库来绘制双柱状图。以下是一个简单的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 数据
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
men_means = [20, 35, 30, 35, 27]
women_means = [25, 32, 34, 20, 25]
x = np.arange(len(labels))
width = 0.35
# 绘图
fig, ax = plt.subplots()
rects1 = ax.bar(x - width/2, men_means, width, label='Men')
rects2 = ax.bar(x + width/2, women_means, width, label='Women')
# 添加轴标签、标题和图例
ax.set_ylabel('Scores')
ax.set_xlabel('Groups')
ax.set_title('Scores by group and gender')
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(labels)
ax.legend()
# 添加数据标签
def autolabel(rects):
for rect in rects:
height = rect.get_height()
ax.annotate('{}'.format(height),
xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height),
xytext=(0, 3), # 3 points vertical offset
textcoords="offset points",
ha='center', va='bottom')
autolabel(rects1)
autolabel(rects2)
plt.show()
```
解释一下这段代码:
1. 导入必要的库:Matplotlib和NumPy。
2. 准备数据:这里我们有两组数据,每组数据都有5个元素,分别代表5个组的男女得分。
3. 创建x轴坐标和柱状图的宽度。
4. 使用Matplotlib的subplots()函数创建一个图形对象和一个轴对象。
5. 使用Matplotlib的bar()函数在轴对象上创建柱状图。
6. 添加轴标签、标题和图例。
7. 添加数据标签:这里使用Matplotlib的annotate()函数添加每个柱状图的数值标签。
8. 显示图形。
运行这段代码,你会看到一个双柱状图,其中每个组都有男女两种得分。