matplotlib 树状图

本文介绍如何利用Python的Matplotlib库绘制带有具体数值显示的柱状图,通过实例展示了如何生成随机数据并将其以柱状图形式展示,同时在每个柱子上标注对应的数值。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
k = 16
x = np.arange(k)#x轴的范围
y = np.random.rand(k)#随机生成个数作为柱状图的高度值
plt.bar(x,y)#画出x 和 y的柱状图
for x,y in zip(x,y):#增加数值
    #在树状图的顶部绘制数值居中靠底边对齐 水平  垂直
    plt.text(x,y,'%.2f' % y,ha = 'center',va='bottom')

plt.show()

#----------------------------------------------------------------------------------------补充

a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
for x ,y in zip(a,b):
    print(x,y)
    
1 4
2 5
3 6

 

### 绘制树状图的方法 绘制树状图可以通过多种编程语言和工具来完成。以下是几种常见的方法: #### 使用 Python 进行树状图的绘制 Python 提供了多个库用于绘制树状图,其中最常用的是 `matplotlib` 和 `networkx` 库。通过这些库,可以轻松创建具有层次结构的树状图。 以下是一个简单的例子,演示如何使用 `networkx` 和 `matplotlib` 来绘制树状图[^1]: ```python import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx # 创建有向无环图 (DAG) G = nx.DiGraph() # 添加节点 G.add_node("Root") G.add_node("Child1") G.add_node("Child2") # 添加边表示父子关系 G.add_edge("Root", "Child1") G.add_edge("Root", "Child2") # 布局设置为分层布局 pos = nx.spring_layout(G) # 绘制图形 nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_size=3000, node_color="skyblue", font_weight='bold') plt.show() ``` #### 利用 TreeForm 软件绘制语法树 对于语言学家而言,TreeForm 是一种非常实用的工具,能够快速生成句法分析树形图。它不仅支持格、特征、三叉树等功能,还允许用户即时保存并后续编辑已有的树形图[^2]。 #### R 语言中的树状图绘制 如果倾向于使用统计分析领域广泛采用的语言——R,则可通过 ggplot2 或其他专门设计用来处理复杂数据可视化的扩展包实现树状图的构建。例如,《R语言数据可视化:科技图表绘制》这本书籍深入探讨了各种类型的数据表现形式,其中包括层次关系数据的表现方式[^4]。 #### Java 实现柱状图或其他类型的图表 虽然提问涉及的是树状图而非柱状图,但值得注意的是,在Java生态系统里也有相应的解决方案可用于生成不同种类的图表。比如借助 JFreeChart 库就可以很方便地制作出包括但不限于饼图、折线图等形式在内的视觉化作品[^5]。然而针对具体到树状图的情况,可能需要额外寻找更合适的类库或者自己动手编码实现。 ### 总结 无论是选择灵活易学的脚本语言如 Python ,还是偏好于严谨面向对象范式的 Java 编程环境;亦或是希望获得更加精致美观效果而转向专注于数据分析方向发展的 R 平台之上 —— 各种途径都能达成目标即成功呈现出所需之树状图样式。
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