使用python中的matplotlib库将下列数据画在一张柱状图内dict1 = (201709* 2234 201710* 1814, 201711' 2425, 201712' 2495, 201801' 3191 201802" 1798 201803* 2287}
时间: 2023-06-14 15:04:07 浏览: 72
以下是使用Python中的matplotlib库将数据画在柱状图内的代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
dict1 = {'201709': 2234, '201710': 1814, '201711': 2425, '201712': 2495, '201801': 3191, '201802': 1798, '201803': 2287}
x_values = list(dict1.keys())
y_values = list(dict1.values())
plt.bar(x_values, y_values)
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Dict1 Bar Chart')
plt.show()
```
解释一下,我们将字典中的键和值分别存储在x_values和y_values中。然后,我们使用plt.bar()函数创建柱状图,并使用plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()函数添加标签和标题。最后,我们使用plt.show()函数显示图形。
相关问题
用python完成下列要求。一、实践目的 1.使用numpy、matplotlib、pandas对数据进行分析; 2. 并能对数据分析结果进行图形化展示,为使用者提供分析结果。 二、实践内容 对所给的数据进行分析并进行可视化,可以使用折线图、柱状图、饼图、散点图等适合的图形化方式,要求分析内容包括: PM2.5平均分布情况 各个城市PM2.5平均值情况。 各个城市各年份PM2.5的平均值情况。 各个城市PM2.5随季节的变化情况。 各个城市PM2.5随月份的变化情况。 各个城市PM2.5随日的变化情况。
好的,我可以为您提供一些代码和思路:
首先,需要导入所需的库:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
```
然后,读取所给数据:
```python
data = pd.read_csv('your_data_file.csv')
```
接下来,对数据进行清洗和预处理,如去除缺失值和异常值:
```python
data = data.dropna() # 去除缺失值
data = data[data['PM2.5']<1000] # 去除PM2.5异常值
```
接着,进行分析和可视化:
1. PM2.5平均分布情况
```python
# 按时间排序并计算每个小时的PM2.5平均值
data['datetime'] = pd.to_datetime(data['year'].astype(str)+'/'+data['month'].astype(str)+'/'+data['day'].astype(str)+' '+data['hour'].astype(str)+':00:00')
data = data.sort_values(by='datetime')
hourly_mean = data.groupby(['datetime'])['PM2.5'].mean()
# 绘制折线图
plt.plot(hourly_mean)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('PM2.5')
plt.title('PM2.5 Hourly Mean Distribution')
plt.show()
```
2. 各个城市PM2.5平均值情况
```python
# 计算每个城市的PM2.5平均值
city_mean = data.groupby(['city'])['PM2.5'].mean()
# 绘制柱状图
plt.bar(city_mean.index, city_mean.values)
plt.xlabel('City')
plt.ylabel('PM2.5')
plt.title('PM2.5 Mean Value by City')
plt.show()
```
3. 各个城市各年份PM2.5的平均值情况
```python
# 计算每个城市每年的PM2.5平均值
yearly_mean = data.groupby(['city', 'year'])['PM2.5'].mean().unstack()
# 绘制堆积柱状图
yearly_mean.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.xlabel('City')
plt.ylabel('PM2.5')
plt.title('PM2.5 Mean Value by City and Year')
plt.show()
```
4. 各个城市PM2.5随季节的变化情况
```python
# 将月份转换为季节
season_dict = {1: 'Winter', 2: 'Winter', 3: 'Spring', 4: 'Spring', 5: 'Spring', 6: 'Summer', 7: 'Summer', 8: 'Summer', 9: 'Autumn', 10: 'Autumn', 11: 'Autumn', 12: 'Winter'}
data['season'] = data['month'].map(season_dict)
# 计算每个城市每个季节的PM2.5平均值
season_mean = data.groupby(['city', 'season'])['PM2.5'].mean().unstack()
# 绘制堆积柱状图
season_mean.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.xlabel('City')
plt.ylabel('PM2.5')
plt.title('PM2.5 Mean Value by City and Season')
plt.show()
```
5. 各个城市PM2.5随月份的变化情况
```python
# 计算每个城市每个月份的PM2.5平均值
monthly_mean = data.groupby(['city', 'month'])['PM2.5'].mean().unstack()
# 绘制堆积柱状图
monthly_mean.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.xlabel('City')
plt.ylabel('PM2.5')
plt.title('PM2.5 Mean Value by City and Month')
plt.show()
```
6. 各个城市PM2.5随日的变化情况
```python
# 计算每个城市每天的PM2.5平均值
daily_mean = data.groupby(['city', 'day'])['PM2.5'].mean().unstack()
# 绘制堆积柱状图
daily_mean.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.xlabel('City')
plt.ylabel('PM2.5')
plt.title('PM2.5 Mean Value by City and Day')
plt.show()
```
最后,根据实验结果进行分析和总结。
如何将data和data_followed数据传递给绘图库(如matplotlib或seaborn)生成堆叠柱状图?
为了使用像Matplotlib这样的绘图库创建堆叠柱状图,你可以按照以下步骤操作:
首先,你需要安装必要的库,例如`pandas`、`matplotlib`等,如果你还没有安装,可以使用pip进行安装:
```bash
pip install pandas matplotlib seaborn
```
然后,你可以将`data`和`data_followed`数据转换为pandas DataFrame,以便于数据处理和图形展示:
```python
import pandas as pd
# 将字典转换为DataFrame
visits_df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index', columns=['Visits'])
follows_df = pd.DataFrame.from_dict(data_followed, orient='index', columns=['Follow Ups'])
# 结合两个DataFrame
stacked_data = pd.concat([visits_df, follows_df], axis=1, keys=['Visits', 'Follow Ups']) # 使用keys参数堆叠列
```
接下来,你可以使用`matplotlib`或`seaborn`的`barplot`或`catplot`函数创建堆叠柱状图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 创建堆叠柱状图
fig, ax = plt.subplots()
sns.barplot(data=stacked_data, x='month', y='0', hue='level_0', ax=ax) # level_0表示类别级别
ax.set_xlabel('Month')
ax.set_ylabel('Count')
ax.set_title('Monthly Visits and Follow-ups')
plt.show() # 显示图形
```
如果你想使用Seaborn,可以稍微调整一下:
```python
sns.catplot(x="month", y="0", kind="bar", stacked=True,
data=stacked_data.melt(id_vars=["month"], var_name="Category", value_name="Count"),
hue="Category")
plt.xlabel("Month")
plt.ylabel("Count")
plt.title("Monthly Visits and Follow-ups")
plt.show()
```
这里假设`data`和`data_followed`都是基于相同的月份索引`month`,并且第一个值对应`Visits`,第二个值对应`Follow Ups`。注意,你需要根据实际数据结构调整`'0'`的位置和`hue`的值。完成后,你会看到一个显示访问量和回访量的堆叠柱状图。
阅读全文
相关推荐
















