plt.bar(x, y1, tick_label=["A", "B", "C", "D"]) plt.bar(x, y2, bottom=y1, tick_label=["A", "B", "C", "D"])什么意思
时间: 2024-06-02 17:05:37 浏览: 12
这两行代码是用于绘制柱状图的。其中,x代表每个柱子的位置,y1和y2分别代表两组数据在每个柱子上的高度。tick_label则是用于给每个柱子命名的标签,例如"A", "B", "C", "D"等等。
第一行代码plt.bar(x, y1, tick_label=["A", "B", "C", "D"])表示绘制一个柱状图,其中x表示柱子的位置,y1表示每个柱子的高度,tick_label则是为每个柱子命名的标签。具体来说,这行代码会在x轴上绘制4个柱子,并且每个柱子的高度由y1中对应的元素确定,而每个柱子的标签则由tick_label中对应的元素确定。
第二行代码plt.bar(x, y2, bottom=y1, tick_label=["A", "B", "C", "D"])表示绘制一个新的柱状图,但是这次每个柱子上会有两个不同颜色的部分。其中x表示柱子的位置,y2表示每个柱子上第二个部分的高度,bottom=y1则表示将第一个部分的高度设置为y1中对应元素的值。具体来说,这行代码会在x轴上绘制4个柱子,并且每个柱子会被分成两个不同颜色的部分,第一个部分高度由y1中对应元素确定,第二个部分高度由y2中对应元素确定,而每个柱子的标签则由tick_label中对应的元素确定。
相关问题
fig2 = plt.figure(num = 2,figsize = (12,3)) y2 = qldata_top20_md[resultcolname[1]] plt.bar(range(20),y1,align='edge',tick_label = qldata_top20_sl['city'],facecolor = 'red') plt.title('知友密度') for i,j in zip(range(20),y2): plt.text(i,0,'%.1f'%j,fontsize = 8)
这段代码是用于绘制柱状图,显示知友密度。首先创建一个名为fig2的图像对象,设置图像编号为2,大小为12x3。然后获取y2数据,该数据可能是从qldata_top20_md[resultcolname[1]]中获取的。接下来使用plt.bar函数绘制柱状图,设置x轴的范围为20,y轴数据为y1,对齐方式为边缘对齐,x轴刻度标签为qldata_top20_sl['city'],柱子的颜色为红色。然后设置图像的标题为'知友密度'。接下来使用plt.text函数在柱状图上方添加文字标注,位置为(i, 0),内容为j的值(保留一位小数),字体大小为8。
df_city = df2_c.groupby('居住地').count() df1['city'] = df1['地区'].str[:-1] qldata = pd.merge(df_city,df1,left_index=True,right_on='city') qldata1 = qldata[['常住人口','city','_id']] qldata1['知友密度'] = qldata1['_id'] / qldata1['常住人口'] def f2(df,*cols): colnames = [] for col in cols: colname = col + '_nor' df[colname] = (df[col] - df[col].min())/(df[col].max() - df[col].min())*100 colnames.append(colname) return(df,colnames) resultdf = f2(qldata1,'_id','知友密度')[0] resultcolname = f2(qldata1,'_id','知友密度')[1] qldata_top20_sl = resultdf.sort_values(resultcolname[0], ascending = False)[['city',resultcolname[0]]][:20] qldata_top20_md = resultdf.sort_values(resultcolname[1], ascending = False)[['city',resultcolname[1]]][:20] qldata1.sort_values('_id',ascending=False) fig1 = plt.figure(num = 1,figsize = (12,3)) y1 = qldata_top20_sl[resultcolname[0]] plt.bar(range(20),y1,tick_label = qldata_top20_sl['city'],facecolor = 'yellowgreen') plt.title('知友数量') for i,j in zip(range(20),y1): plt.text(i,0,'%.1f'%j,fontsize = 8) fig2 = plt.figure(num = 2,figsize = (12,3)) y2 = qldata_top20_md[resultcolname[1]] plt.bar(range(20),y1,align='edge',tick_label = qldata_top20_sl['city'],facecolor = 'red') plt.title('知友密度') for i,j in zip(range(20),y2): plt.text(i,0,'%.1f'%j,fontsize = 8)
非常感谢提供代码。根据提供的代码,你已经按照居住地字段统计了知友数量和计算了知友密度。接下来,我会使用提供的函数来对知友数量和知友密度进行标准化处理,并将结果存储在新的列中。
然后,我会使用Matplotlib库创建两个图表来进行可视化:一个是知友数量的柱状图,另一个是知友密度的柱状图。完成后,我会分析结果并得出结论。
请继续提供代码,包括调用标准化函数和创建柱状图的代码。
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