matplotlib.pyplot.bar参数百分比

如果您想在 matplotlib.pyplot.bar 中使用百分比，可以将 y 值除以总和，并使用 yticks 和 yticklabels 来设置标签。以下是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 一些示例数据
values = [25, 35, 20, 10, 10]

# 计算总和
total = sum(values)

# 将值转换为百分比
percentages = [100 * value / total for value in values]

# 绘制条形图
plt.bar(range(len(values)), percentages)

# 设置刻度标签
plt.yticks(range(0, 110, 10), ['{}%'.format(x) for x in range(0, 110, 10)])

plt.show()

在上面的代码中，我们首先计算了值的总和，然后将每个值转换为百分比，并使用 `plt.bar()` 绘制了条形图。最后，我们使用 `plt.yticks()` 设置了刻度标签，其中第一个参数是刻度位置，第二个参数是对应的标签列表。我们使用列表推导式来生成标签列表，其中每个标签都是一个字符串，包含百分比值。

相关问题

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()

你刚才的代码中，第三个子图中的饼图有一些问题。虽然你使用了pie函数绘制了饼图，但是没有正确地添加标签和百分比。正确的代码应该是这样的：

plt.subplot(2,2,3)
plt.subplots_adjust(top=0.85)
plt.style.use('fivethirtyeight')
languages = ['steam',  'ubisoft']
popularity = [78,22]
plt.pie(popularity, labels=languages, autopct='%1.1f%%')
plt.title('游戏平台登录占比')
plt.show()

这样做可以让饼图正确地显示游戏平台的登录占比，并显示出每个部分所占的百分比。

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']=['Arial Unicode MS'] #设置中文字体为Arial Unicode MS plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 df = pd.read_csv("vehicles-数据.csvv",encoding='gbk')带或是不带增压充电器（sCharger）的车的数量和年份的关系。展示不同年份带或是不带增压充电器汽车的数量或者百分比用groupbar展示

根据你提供的代码，以下是一个示例的代码，可以帮助你回答这些问题：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv("vehicles-数据.csv", encoding='gbk')

# 将增压充电器（sCharger）列中的空值填充为“无”
df["sCharger"].fillna("无", inplace=True)

# 统计年份和增压充电器的交叉计数
count_df = pd.crosstab(df["year"], df["sCharger"])

# 计算每一年的总记录数量
total_records = count_df.sum(axis=1)

# 计算每一年增压充电器汽车的数量占比
scharger_percent = count_df["有"] / total_records

# 计算每一年未带增压充电器汽车的数量占比
no_scharger_percent = count_df["无"] / total_records

# 绘制图形
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(count_df.index, nocharger_percent, label="No Supercharger")
ax.bar(count_df.index, scharger_percent, bottom=nocharger_percent, label="With Supercharger")
ax.set_xlabel("Year")
ax.set_ylabel("Percentage")
ax.legend()
plt.show()

请替换"vehicles-数据.csv"为你的CSV文件名，并且替换"sCharger"和"year"为你数据集中的实际列名。这个示例代码可以帮助你统计带或是不带增压充电器汽车的数量和年份的关系，并使用分组条形图展示不同年份带或是不带增压充电器汽车的数量或者百分比。该图形使用两个颜色的条形来表示带或是不带增压充电器汽车的数量占比。