plt.bar(xticks

时间: 2023-11-13 10:52:04 浏览: 146
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关于matplotlib-legend 位置属性 loc 使用说明

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plt.bar(x, height)函数用于绘制垂直条形图，plt.barh(y, width)函数用于绘制水平条形图。在使用plt.bar函数时，可以设置参数来控制条形图的样式，比如宽度(width)、标签(label)、颜色(color)和填充样式(hatch)等。在使用plt.barh函数时，同样可以设置参数来控制条形图的样式，比如高度(height)、标签(label)、颜色(color)等。 其中，plt.subplot函数用于创建子图，参数122表示将画布分成1行2列，并在第2个位置创建一个子图。在这个子图中，可以使用SibSp_count.div(SibSp_count.sum()).plot(kind='bar')来绘制兄弟姐妹和配偶数量的比例条形图。 如果想要给坐标轴加粗，可以使用ax.spines['bottom'].set_linewidth(2)来设置底部坐标轴的粗细，ax.spines['left'].set_linewidth(2)来设置左边坐标轴的粗细，ax.spines['right'].set_linewidth(2)来设置右边坐标轴的粗细，ax.spines['top'].set_linewidth(2)来设置顶部坐标轴的粗细。
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通过import matplotlib.pyplot as plt导入，可以使用plt.plot()函数绘制线图，plt.scatter()绘制散点图，plt.bar()绘制柱状图等。 2. **子图与布局**：plt.subplots()函数可以创建多个子图，通过调整参数...
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matplotlib函数汇总.rar

- plt.xticks()和plt.yticks()：自定义刻度标记和位置。 - plt.xlabel()和plt.ylabel()：设置坐标轴标签。 5. **图例与标题** - plt.title()：为图形添加标题。 - plt.legend()：创建图例，通常与...

plt.figure(1,figsize=(15,6)) plt.title("武汉区域房源总数量统计图") b=plt.bar(range(len(address_result[0])),address_result[1],0.8) add_labels(b) plt.xticks(range(len(address_result[0])),address_result[0]) plt.xlabel("区域") plt.ylabel("数量")

plt.bar()用来创建柱状图，其中参数range(len(address_result[0]))表示x轴的坐标，address_result[1]表示y轴的坐标，0.8表示柱状图的宽度。add_labels()用来添加柱状图上的标签。plt.xticks()用来设定x轴的刻度，...

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.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') # 添加数据标签 for i, v in enumerate(y1): plt.text(i - 0.1, v + 1, str(v) + '%', color='black'...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df = pd.read_excel('订单_new.xlsx', header=0) df2 = df.pivot_table(values='数量', index='商品名称', columns='周次', aggfunc='sum', fill_value=0) max_val = df2.max() print(df2) print(max_val) x1 = [1, 2, 3, 4] x2 = [a - 0.1 for a in x1] x3 = [a - 0.2 for a in x1] x4 = [a + 0.1 for a in x1] x5 = [a + 0.2 for a in x1] b = [df2.loc['卫衣', :], df2.loc['休闲鞋', :], df2.loc['T恤', :], df2.loc['围巾', :], df2.loc['运动服', :]] plt.bar(x=x1, height=b[0], width=0.1) plt.bar(x=x2, height=b[1], width=0.1) plt.bar(x=x3, height=b[2], width=0.1) plt.bar(x=x4, height=b[3], width=0.1) plt.bar(x=x5, height=b[4], width=0.1) plt.legend(['卫衣','休闲鞋','T恤','围巾','运动服']) plt.xticks([1,2,3,4]) for i,a in enumerate(max_val): plt.text(i+1,530,'最高'+a) plt.xticks([1,2,3,4],labels=[5,6,7,8]) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.title('每周各种商品的订购总数量比较图') plt.xlabel('周次') plt.show()哪里错了

plt.xticks([1,2,3,4],labels=[5,6,7,8]) for i,a in enumerate(max_val): plt.text(i+1,530,'最高'+str(a)) plt.title('每周各种商品的订购总数量比较图') plt.xlabel('周次') plt.show()

y = [10,3,2,5,7,3] x = [1,2,3,4,5,6] names = ["Apples", "Bananas", "Cherries", "Orages", 'Kiwi','Others'] plt.figure() plt.bar(y) plt.xticks(x, labels=names) plt.show()

这段代码存在问题，需要进行修改才能正常运行。可以尝试以下修改： ...plt.xticks(x, labels=names) plt.show() 修改后的代码会生成一个柱状图，横坐标为水果名称，纵坐标为对应水果的数量。

为什么这段代码的柱状图不显示：#绘制按货品分类的质量合格率的柱状图 qualify = data3.groupby('货品')['合格率'].mean() plt.bar(range(len(qualify)), qualify) plt.xticks(range(len(qualify)), list(qualify.index), rotation=90) plt.xlabel('货品种类') plt.ylabel('合格率') plt.title('不同货品种类的质量合格率') plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt 同时，还需要确保matplotlib的显示方式设置为inline，可以在代码开头添加以下语句： python %matplotlib inline 如果还是无法显示柱状图，可以检查一下qualify和...

plt.figure() plt.bar(x=table3.index,height=table3['trip_distance'],color='pink',edgecolor='r',linestyle='--',linewidth=3,width=0.8) plt.xticks(table3.index) plt.xlables('passenger_count',fontproperrties='Kaiti',fontsize=14,color='r') plt.ylables('trip_distance',fontproperrties='Kaiti',fontsize=14,color='r') plt.show()代码有什么问题

plt.bar(x=table3.index,height=table3['trip_distance'],color='pink',edgecolor='r',linestyle='--',linewidth=3,width=0.8) plt.xticks(table3.index) plt.xlabel('passenger_count',fontproperties='Kaiti',...

p=plt.figure(figsize=(12,6),dpi=1080) columns=counts_x.index values=counts_x.values labels=['新建', '改建', '0', '暂无'] plt.bar(range(4),values,width=0.5) plt.xlabel('建设性质') plt.ylabel('数量') plt.xticks(range(4),labels) plt.title("各市公共厕所的建设类型柱状图") for i in range(len(values)): plt.text(i, values[i], "%s" % values[i], va='center') plt.show()

ax.bar(range(len(counts_x)), counts_x.values, width=0.5) # 设置标签 labels = ['新建', '改建', '0', '暂无'] ax.set_xticks(range(len(labels))) ax.set_xticklabels(labels) ax.set_xlabel('建设性质') ax....

df=pd.read_csv(fileName, sep=' ') df=df[(df['Region'] == 'Wpr') & (df['PM10 Year'] == 2012)][['City/station', 'PM10']] plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.bar(df['City/station'], df['PM10'], color='red') plt.xticks(rotation=45) plt.xlabel('City/station') plt.ylabel('PM10') plt.title('Wpr_2012_bar') plt.savefig('Wpr_2012_bar.png',dpi=400)

5. 使用 plt.xticks 函数设置横轴刻度标签旋转角度为 45 度。 6. 使用 plt.xlabel 和 plt.ylabel 函数分别设置横轴和纵轴的标签。 7. 使用 plt.title 函数设置图标题。 8. 使用 plt.savefig 函数将绘制的...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取csv文件 df = pd.read_csv('廊坊23年5月天气.csv') # 获取最高气温和最低气温 max_temp = df['最高气温'] min_temp = df['最低气温'] # 绘制最高气温柱状图 fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6)) plt.bar(df['日期'], max_temp, color='red') plt.title('最高气温') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('温度') plt.xticks(rotation=45) plt.show()修正y轴，使最高气温从大向小排列

plt.xticks(rotation=45) # 修正y轴，使最高气温从大向小排列 plt.ylim(max(max_temp_sorted), min(max_temp_sorted)) plt.show() 在代码中，我们使用了sorted函数对最高气温进行排序，将排序后的最高气温用...

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

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”...

fig, ax = plt.subplots(1, 2) df["Gender"].value_counts().plot.bar(color="purple", ax=ax[0]) df["Gender"].value_counts().plot.pie(autopct='%1.1f%%',shadow=True,textprops={"fontsize": 10},ax=ax[1]) fig.suptitle("Gender Frequency", fontsize=15) plt.xticks(rotation=90) plt.yticks(rotation=45) fig, ax = plt.subplots(1, 2) df["Ever_Married"].value_counts().plot.bar(color="blue", ax=ax[0]) df["Ever_Married"].value_counts().plot.pie(autopct='%1.1f%%',shadow=True,textprops={"fontsize": 10},ax=ax[1]) fig.suptitle("Marriage Frequency", fontsize=15) plt.xticks(rotation=90) plt.yticks(rotation=45) plt.show()解释各行代码

这段代码使用了Python中的matplotlib库来绘制两个子图...5. plt.xticks(rotation=90)：旋转横坐标标签，使其垂直显示。 6. plt.yticks(rotation=45)：旋转纵坐标标签，使其水平显示。 7. plt.show()：显示所有子图。

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。...

import matplotlib.pyplot as plt # 取出前20的词和词频 from pylab import mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 设置正常显示符号 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.bar(range(len(top_words)), [word_count[word] for word in top_words], align='center') plt.xticks(range(len(top_words)), top_words, fontsize=12, rotation=45) plt.xlabel(' ',fontsize=14) plt.ylabel(' ',fontsize=14) plt.title('数据来自水浒传', fontsize=16) plt.show()这段代码如何理解

4. 调用 plt.bar() 方法生成柱状图，其中 x 轴为 0 到 19，y 轴的数据为 top_words 列表中对应词语的词频。 5. 调用 plt.xticks() 方法设置 x 轴上显示的标签为 top_words 列表中的词语，字体大小为 12，旋转角度为 ...

import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=0.5) t=np.arange(0.0,2.0,0.1) s=np.sin(t*np.pi) plt.subplot(2,2,1) #要生成两行两列,这是第一个图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(1,13) y1 = np.array([53673, 57571, 58905, 55239, 49661, 49510, 49163, 57311, 59187, 60074, 57109, 52885]) plt.plot(x, y1) plt.title('近13天登录人数') plt.show() plt.subplot(2,2,2) #两行两列,这是第二个图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.subplots_adjust(top=0.85) x = np.arange(12) y = np.array([70887, 64957, 62508, 66471, 54972, 46245, 64083, 67090, 64991, 88504, 79404, 68253,]) bar_width = 0.3 plt.bar(x, y, tick_label=['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月', '7月', "8月", "9月", "10月", '11月', '12月'],width=bar_width) plt.title('近12个月人数') plt.show() plt.subplot(2,2,3)#两行两列,这是第三个图 import matplotlib.pyplot as plt plt.subplots_adjust(top=0.85) plt.style.use('fivethirtyeight') languages = ['steam', 'ubisoft'] popularity = [78,22] plt.pie(popularity) plt.tight_layout() plt.pie(popularity, labels=languages, autopct='%1.1f%%') plt.title('游戏平台登录占比') plt.subplot(2,2,4)#两行两列,这是第四个图 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt ages_x = [1, 2, 3, 4, 5, ] x_indexes = np.arange(len(ages_x)) width = 0.33 dev_y = [64050, 65168, 75588, 75590, 60097] py_dev_y = [57809, 56101, 70605, 63437, 56756] plt.bar(x_indexes, dev_y, width=width, label="2022") plt.bar(x_indexes + width, py_dev_y, width=width, label="2023") plt.xlabel("月份") plt.ylabel("平均在线人数") plt.title("2022和2023一到五月在线人数对比") plt.legend() plt.xticks(ticks = x_indexes, labels = ages_x) plt.show()

其中第一个子图使用了plot函数绘制折线图，第二个子图使用了bar函数绘制柱状图，第三个子图使用了pie函数绘制饼图，第四个子图使用了bar函数绘制堆叠柱状图。同时，代码中也使用了plt.subplots_adjust函数调整子图...

plt.figure() bars =plt.bar(np.arange(4), scores, color=['r','g','b','m']) for bar in bars: height =bar.get_height() plt.text(bar.get_x()+bar.get_width()/2, height * .90, '{0:.{1}f}".format(height, 2), ha='center', color='k',fontsize=16) plt.xticks([o,1,2,3]，['恶性\n训练集'，良性\n训练集'，‘恶性\n测试集‘，‘良性\n测试集']）； plt.title('训练集和测试集中恶性样本和良性样本分别的准确率“) plt.show()

plt.bar() 函数用于绘制柱状图，color 参数用于指定柱子的颜色；plt.text() 函数用于在柱子上方添加文字标签，表示该柱子的准确率；plt.xticks() 函数用于设置 X 轴刻度和标签；plt.title() 函数用于设置图表标题；...

registered_users = bike[bike['registered'] == 1] casual_users = bike[bike['registered'] == 0] # 按照星期几分组并统计使用数量 registered_users_count = registered_users.groupby('weekday')['count'].sum() casual_users_count = casual_users.groupby('weekday')['count'].sum() # 绘制柱状图 plt.bar(registered_users_count.index, registered_users_count.values, color='b', alpha=0.7, label='Registered Users') plt.bar(casual_users_count.index, casual_users_count.values, color='g', alpha=0.7, label='Casual Users') plt.xlabel('Weekday') plt.ylabel('Count') plt.xticks(range(7), ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']) plt.legend() plt.show()怎么改变颜色

plt.bar(registered_users_count.index, registered_users_count.values, color='r', alpha=0.7, label='Registered Users') plt.bar(casual_users_count.index, casual_users_count.values, color='y', alpha=0.7, ...
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