python水平分布图
时间: 2023-11-25 08:52:33 浏览: 23
水平分布图是一种用于比较不同类别之间数值差异的图表。在Python中,可以使用matplotlib库来绘制水平分布图。下面是一个简单的例子:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建数据
data = {'A': 20, 'B': 35, 'C': 30, 'D': 35, 'E': 27}
names = list(data.keys())
values = list(data.values())
# 绘制水平分布图
plt.barh(names, values)
# 添加装饰
plt.title('Horizontal Distribution Plot')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Category')
# 显示图形
plt.show()
```
上述代码中,我们首先创建了一个字典来存储数据,然后使用`list()`函数将字典的键和值分别存储到两个列表中。接着,使用`plt.barh()`函数绘制水平分布图。最后,添加标题、坐标轴标签等装饰,并使用`plt.show()`函数显示图形。
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python绘制全国地图房价分布
您可以使用Python中的一些库来绘制全国地图的房价分布,其中最常用是matplotlib和geopandas。
首先,您需要准备好房价数据以及全国各个省市的地理边界数据。您可以从一些开放数据平台或者房地产相关网站获取到这些数据。
一旦您获得了这些数据,您可以使用geopandas库加载地理边界数据,并将房价数据与地理边界数据进行合并。这样您就可以得到一个包含房价信息的地理数据集。
接下来,您可以使用matplotlib库来绘制地图,并使用颜色渐变来表示不同区域的房价水平。您可以根据您的需求选择合适的颜色映射方案,例如使用热力图(heatmap)或者分段着色(choropleth)等方法。
以下是一个简单的代码示例,用于演示如何使用geopandas和matplotlib库绘制全国地图的房价分布:
```python
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载地理边界数据
china = gpd.read_file('china.geojson') # 替换为您的地理边界数据文件
# 加载房价数据
house_price = gpd.read_file('house_price.shp') # 替换为您的房价数据文件
# 合并地理数据和房价数据
merged_data = china.merge(house_price, on='省市名称', how='left')
# 绘制地图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
merged_data.plot(column='房价水平', cmap='coolwarm', linewidth=0.8, ax=ax, edgecolor='0.8', legend=True)
plt.title('全国地图房价分布')
plt.show()
```
请注意,上述代码仅为示例,您需要根据实际情况调整文件路径以及数据字段的名称。
希望对您有所帮助!
python 正态分布 六西格玛
以下是在Python中画正态分布图像的实例以及六西格玛的介绍:
1. 画正态分布直方图的代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.mlab as mlab
import matplotlib.pyplot as plt
def demo1():
mu, sigma = 0, 1 # 均值和标准差
x = np.random.normal(mu, sigma, 10000) # 生成10000个符合正态分布的随机数
plt.hist(x, bins=50, density=True, alpha=0.7, color='blue') # 绘制直方图
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Probability')
plt.title('Normal Distribution Histogram')
plt.show()
demo1()
```
2. 六西格玛的概念:
六西格玛是一种质量管理方法,它基于正态分布的统计原理。六西格玛表示一个过程的稳定性和可靠性,它是指在正态分布曲线下,从平均值向两侧偏离6个标准差的范围内的概率为99.99966%。在质量管理中,六西格玛被用来衡量一个过程的能力和稳定性,以确保产品或服务的质量达到高水平。