plt.bar条形图中填充图形

时间: 2023-09-20 09:12:15 浏览: 43
您可以使用`plt.bar()`函数的`bottom`参数来绘制堆积条形图,从而填充条形图的一部分。以下是示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 数据 x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] y1 = [10, 24, 36, 40, 15] y2 = [5, 12, 18, 20, 7] # 绘制堆积条形图 plt.bar(x, y1, color='blue') plt.bar(x, y2, bottom=y1, color='orange') plt.show() ``` 这将绘制一个带有堆积条形图的图形。其中,蓝色部分表示`y1`数据的条形图,橙色部分表示`y2`数据的条形图。在`plt.bar()`函数中,`bottom`参数指定了橙色部分的底部位置,即`y1`数据条形图的顶部。如果您在`plt.bar()`函数中多次使用`bottom`参数,则可以创建更深的堆叠条形图。
相关问题

plt.bar中的参数hatch有哪些选项

在`plt.bar()`函数中,`hatch`参数用于设置条形图的填充样式。以下是`hatch`参数的一些选项: - `'/'`:斜线 - `'\'`:反斜线 - `'-'`:横线 - `'+'`:加号 - `'x'`:叉号 - `'o'`:圆圈 - `'O'`:大圆圈 - `'.'`:点 - `'*'`:星号 例如,要绘制斜线填充的条形图,可以将`hatch`参数设置为`'/'`。以下是示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 数据 x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] y = [10, 24, 36, 40, 15] # 绘制条形图 plt.bar(x, y, hatch='/', edgecolor='black') plt.show() ``` 这将绘制一个带有斜线填充的条形图,每个条形图的边框颜色为黑色。可以根据需要更改填充样式和边框颜色。

plt.bar(xticks

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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# Look through unique values in each categorical column categorical_cols = train_df.select_dtypes(include="object").columns.tolist() for col in categorical_cols: print(f"{col}", f"Number of unique entries: {len(train_df[col].unique().tolist())},") print(train_df[col].unique().tolist()) def plot_bar_chart(df, columns, grid_rows, grid_cols, x_label='', y_label='', title='', whole_numbers_only=False, count_labels=True, as_percentage=True): num_plots = len(columns) grid_size = grid_rows * grid_cols num_rows = math.ceil(num_plots / grid_cols) if num_plots == 1: fig, axes = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 8)) axes = [axes] # Wrap the single axes in a list for consistent handling else: fig, axes = plt.subplots(num_rows, grid_cols, figsize=(12, 8)) axes = axes.ravel() # Flatten the axes array to iterate over it for i, column in enumerate(columns): df_column = df[column] if whole_numbers_only: df_column = df_column[df_column % 1 == 0] ax = axes[i] y = [num for (s, num) in df_column.value_counts().items()] x = [s for (s, num) in df_column.value_counts().items()] ax.bar(x, y, color='blue', alpha=0.5) try: ax.set_xticks(range(x[-1], x[0] + 1)) except: pass ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) ax.set_title(title + ' - ' + column) if count_labels: df_col = df_column.value_counts(normalize=True).mul(100).round(1).astype(str) + '%' for idx, (year, value) in enumerate(df_column.value_counts().items()): if as_percentage == False: ax.annotate(f'{value}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center') else: ax.annotate(f'{df_col[year]}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center', size=8) if num_plots < grid_size: for j in range(num_plots, grid_size): fig.delaxes(axes[j]) # Remove empty subplots if present plt.tight_layout() plt.show()

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