解决ax.bar绘制异常(第一组数据不绘制)

最新推荐文章于 2023-02-21 16:35:10 发布

原创最新推荐文章于 2023-02-21 16:35:10 发布 · 910 阅读

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本文讲述了在使用Python Matplotlib绘制条形图时遇到的异常，由于将height参数设置为字符串导致错误。修正后的代码示例和原因分析揭示了如何将height参数从str改为int以确保正确显示。

错误结果如图,代码如下

ax.bar(['N','A','B','C','D'], ['100','200','300','400','500'], width=0.5)

异常原因：bar的height参数类型为str，改为int就正常了

改正结果如图，代码如下

ax.bar(['N','A','B','C','D'], [100,200,300,400,500], width=0.5)

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Matplotlib柱状图（代码+注释详解）

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该函数常用的参数的含义如下y:表示条形的y坐标值。width:表示条形的宽度，默认值为0.8.height:表示条形的高度。left:条形左侧的x轴坐标，默认值为0。align:表示条形的对齐方式，有'center'和'edge'俩个取值，其中’center'表示将条形与刻度对齐；'edge'表示将条形的底边与刻度线对齐。barh()函数会返回一个BarContainer类的对象例如，使用barh()函数绘制条形图，代码如下。使用pyplot的barh()函数还可以绘制具有多组条形的条形图。

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1 条评论

斯班赛 2022.06.26
请问我的不是第一组是其中特定一组要怎么解决啊

python画风羽及风羽定义

留下的，留不下的

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basemap使用手册：链接：https://pan.baidu.com/s/1CUgQcsuYMbJAdCuij4WsLQ 提取码：aw16 如果想用箭头画风场，请看另一篇python matplotlib quiver——画箭头、风场首先说下风羽是怎么回事：当我们表示风向的时候，我们当然可以用简单的箭头指示即可，但箭头不能表示出风速的信息。为了简单而有效的表达出风的大小和方向，于...

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Matplotlib中最基础的模块是pyplot。matplotlib和matplotlib.pyplot的惯用别名分别是mpl和plt。 import marplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt 在Matplotlib中，画图时有两个常用概念，一个是平时画图蹦出的窗口，叫做figure。figure相当于一个大的画布，在每个figure中...

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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np species = ('Adelie', 'Chinstrap', 'Gentoo') #阿德利企鹅、帽带企鹅、巴布亚企鹅 BD = [18.35, 18.43, 14.98] # Bill Depth，嘴厚 BL = [38.79, 48.83, 47.50] # Bill Length，嘴长 FL = [189.95, 195.82, 217.19] # Flipper Length，脚蹼长度 x = np.arange(len(species)) # 计算横轴位置 width = 0.25 # the width of the bars fig, ax = plt.subplots(layout='constrained') rects1 = ax.bar(x, BD, width, label='Bill Depth') # 嘴厚 ax.bar_label(rects1, padding=3) # padding：label到末端的距离 rects2 = ax.bar(x+width, BL, width, label='Bill Length') # 嘴长 ax.bar_label(rects2, padding=3) rects3 = ax.bar(x+width*2, FL, width, label='Flipper Length') # 脚蹼长度 ax.bar_label(rects3, padding=3) 解释一下每行代码

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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 设置中文字体支持（若需显示中文） plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 创建画布和子图 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 8)) # 第一组数据 age_groups = ['<40', '40-49', '50-59', '60-69', '70+'] age_counts = [128, 235, 412, 365, 337] # 第二组数据 income_groups = ['<2000', '2000-3999', '4000-5999', '6000-7999', '8000+'] income_counts = [210, 363, 326, 233, 278] # 绘制第一组柱状图 bars1 = ax1.bar(age_groups, age_counts, color='#1f77b4', edgecolor='black') ax1.set_title('年龄分布', fontsize=14, pad=20) ax1.set_ylim(0, 450) # 在第一组柱顶部添加数值标签 for bar in bars1: height = bar.get_height() ax1.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height, f'{height}', ha='center', va='bottom', fontsize=10) # 绘制第二组柱状图 bars2 = ax2.bar(income_groups, income_counts, color='#ff7f0e', edgecolor='black') ax2.set_title('收入分布（单位：元）', fontsize=14, pad=20) ax2.set_ylim(0, 450) # 在第二组柱顶部添加数值标签 for bar in bars2: height = bar.get_height() ax2.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height, f'{height}', ha='center', va='bottom', fontsize=10) # 调整布局 plt.tight_layout(pad=3.0) plt.savefig('age and experience.tiff', dpi=600, format='tiff', bbox_inches='tight') # 显示图形 plt.show() 第一组是age 第二组是experience

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保存图片：作用：将绘图保存到图片绘图 1.条形图垂直条形图原型：ax.bar(x,height,width=0.8,bottom=None, *,align='center',data=None,**kwargs) import math import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline fig=plt.figure() ax=fig.add_a...

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 数据data = [[86.80, 72.00, 92.80, 79.40, 63.80, 70.80, 77.10], [79.40, 72.00, 97.20, 95.40, 86.20, 88.20, 86.40], [99.20, 91.00, 95.10, 91.50, 78.10, 85.10, 90.00], [97.99, 92.00, 98.99, 98.88, 84.00, 90.00, 93.66]]# 设置多个柱状图的位置x = np.arange(7)width = 0.2# 绘图fig, ax = plt.subplots()rects1 = ax.bar(x - width * 1.5, data[0], width, label='data1')rects2 = ax.bar(x - width * 0.5, data[1], width, label='data2')rects3 = ax.bar(x + width * 0.5, data[2], width, label='data3')rects4 = ax.bar(x + width * 1.5, data[3], width, label='data4')# 添加表格table_data = [data[i] for i in range(len(data))]table_data.insert(0, [''] + ['data{}'.format(i+1) for i in range(len(data))])ax.table(cellText=table_data, loc='bottom', cellLoc='center')# 设置其他参数ax.set_xticks(x)ax.set_xticklabels(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'])ax.legend()ax.set_xlabel('X Label')ax.set_ylabel('Y Label')ax.set_title('Title')plt.show() Each row in 'cellText' must have 5 columns

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在matplotlib中，bar命令用于绘制柱状图，基本用法如下在matplotlib中，bar命令用于绘制柱状图，基本用法如下在matplotlib中，bar命令用于绘制柱状图，基本用法如下在matplotlib中，bar命令用于绘制柱状图，基本用法如下在matplotlib中，bar命令用于绘制柱状图，基本用法如下在matplotlib中，bar命令用于绘制柱状图，基本用法如下 plt.bar(x = [1, 2, 3, 4], height = [4, 2, 3, 1]) 输出结果如下参数x的值作为x轴坐标，height的值作为y轴坐标。除了这两个基本参数外，bar命令常用的还

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