直方图bar与x坐标相对位置设置

最新推荐文章于 2024-02-18 21:35:43 发布
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#直方图 #bar位置 #标值居中

本文介绍了如何在绘制直方图时确保bar位于x轴标值的中间位置。通过预先定义bins和设置坐标值为bins的中间点，并配合align参数设为'mid'，可以实现bar的精确对齐。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

画直方图时，需将bar放置在坐标轴标值的中间，需要对bins以及x轴标值进行设置，将bin对应的个数及值事先定义好，然后将坐标标值设置为两个bin的中间值，再设计参数align='mid'即可，如：

 

import numpy as np
import os
import matplotlib.pyplot as plt
 

weights=np.ones_like(area)/float(len(area))
 
 #print np.min(area),np.max(area)
                

        

    

    
  


        

            

                      
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                  bluelilyfly
                
              
            

            

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【彩色图像直方图统计】matlab统计RGB、HSV、Lab图像灰度，以直方图形式显示

				
			

			

				

					左手の明天的博客
				

				

					05-17
					
					7595
					
				

			

		

		

			
				
这里统计了最全的matlab画直方图的方法，各个色彩空间（RGB/HSV/Lab）的都包含，相信这对大家都有帮助。。。
彩色图像直方图统计统计图像直方图，进行灰度级线性分段增强灰度分段线性变换实现代码绘制彩色图像直方图绘制彩色直方图方法一绘制彩色直方图方法二将图像映射到HSV视觉接近的颜色空间中,计算统计在该空间的直方图绘制Lab颜色空间分量图和分量直方图makecform和applycform函数实现代码资源传送门「❤️ 感谢大家」
统计图像直方图，进行灰度级线性分段增强
灰度分段线性变换
在某些情况下，

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
plt.bar画图

					
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
x = np.arange(4)
Bj = [52, 55, 63, 53]
Sh = [44, 66, 55, 41]
bar_width = 0.3
# 绘图 x 表示 从那里开始
plt.bar(x, Bj, bar_width)
plt.bar(x+bar_width, Sh, bar_width, align="center")
# 展示图片
plt.show()

一张图上画两种bar

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
plt.bar

				
			

			

				

					gaotihong的博客
				

				

					09-13
					
					6568
					
				

			

		

		

			
				
网址：https://blog.youkuaiyun.com/qq_29721419/article/details/71638912

以下分别为：

1.修改颜色

2.堆叠绘制

3.并列绘制

4.横状绘制






























...

			
		

	





	

		

			

				
					
利用matplotlib画multiple bar图

				
			

			

				

					bluelilyfly的博客
				

				

					07-27
					
					1503
					
				

			

		

		

			
				

需设置相对x坐标的位置
ax=plt.subplot(111)
x=np.arange(6,10)
print x
ax.bar(x-0.125,rnum,width=0.25,align='center',color='g',alpha=0.5)
ax.bar(x+0.125,wnum,width=0.25,align='center',color='r',alpha=0.5)
plt.xti...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
matplotlib.pyplot plt.hist()画直方图时x坐标刻度和图不对齐的问题（已解决）

				
			

			

				

					qq_40344897的博客
				

				

					04-24
					
					8571
					
				

			

		

		

			
				
我的数据是随机投掷10,000次骰子
uni_data = np.random.randint(1, 7, 10000)

画直方图
plt.hist(uni_data,edgecolor='w',density=1)
plt.show()


tcl柱子和图对不齐，解决：修改bins和x范围
plt.hist(uni_data,bins=np.arange(0.5,7.5), edgecolor='w',density=1) #这里的6是
plt.xlim(0,6)
plt.show()

ps：(0.5

			
		

	





	

		

			

				
					
将Echarts图X坐标轴与数据一一对应

				
			

			

				

					qq_42347255的博客
				

				

					11-11
					
					8002
					
				

			

		

		

			
				
直接上代码：


     Axis: {
			type: 'category',
			data:["11-05 10:20:00", "11-05 10:21:00", "11-05 10:22:00"],
			splitLine: {
				show: false
			},
			axisLine: {
				show: false
			},
			axisTick: {
				show: false
			},
			splitArea: {
				show: false
			}


			
		

	





	

		

			

				
					
python绘制条形图 中文横坐标_python  – 如何并排绘制具有相同X坐标的条形图(‘dodged’)...

				
			

			

				

					weixin_39888412的博客
				

				

					11-23
					
					288
					
				

			

		

		

			
				
import matplotlib.pyplot as pltgridnumber = range(1,4)b1 = plt.bar(gridnumber, [0.2, 0.3, 0.1], width=0.4,label="Bar 1", align="center")b2 = plt.bar(gridnumber, [0.3, 0.2, 0.2], color="red", width=0.4...

			
		

	





	

		

			

				
					
【matplotlib复杂的频数分布直方图】多子图，共享横纵坐标名，横坐标位置居中及标签显示，显示每个bar的频数

				
			

			

				

					褚骏逸的学习之路
				

				

					05-03
					
					1621
					
				

			

		

		

			
				
hist的官方文档，下面的例子值得学习
在一个图上画三个数据集
下述图的问题：

都不咋好看
由于第二个length太高了，导致其他的length区分度不大了
不同数据集有些length重合了……
横坐标的位置和bar不匹配


方法1


fig, ax = plt.subplots(nrows = 1, ncols = 1)
colors = ['red', 'green', 'orange']

ax.hist(train_length, n_bins, color = 'red')
ax.hist(

			
		

	





	

		

			

				
					
直方图的变体：坐标变换直方图·绘画代码

					
最新发布

				
			

			

				

					05-01
				

			

		

		

			
				
对于极坐标直方图，matplotlib中可以通过subplot的projection='polar'来创建极坐标子图，然后用bar函数绘制条形，每个条形的角度位置和长度根据数据来定。比如，将数据分成不同的角度区间，计算每个区间的频率，然后...

			
		

	





	

		

			

				
					
Python图片的横坐标汉字实例

				
			

			

				

					09-18
				

			

		

		

			
				
使用plt.bar函数创建了一个条形图，其中横坐标对应的是name_list中的元素，纵坐标对应的是num_list中的数值。通过指定color参数来设置条形图的颜色，而tick_label参数则用于定义每个刻度标签上显示的文本。  最后，...

			
		

	





	

		

			

				
					
【PLT】Bar Chart

				
			

			

				

					0x00
				

				

					01-08
					
					366
					
				

			

		

		

			
				
bar chart

			
		

	





	

		

			

				
					
plt.bar图表

				
			

			

				

					Darin2017的博客
				

				

					11-16
					
					2094
					
				

			

		

		

			
				
数据框：

 student_id sequencefirst jig rec fre mon
0 105012 12 J1 R1 F1 M2
1 105147 18 J1 R1 F2 M4
2 105198 4 J2 R3 F1 M4
3 105207 7 J2 R3 F3 M5
4 105258...

			
		

	





	

		

			

				
					
Python画论文级别的柱状图（plt.bar）

				
			

			

				

					记录基于python语言处理气象问题的一些代码，包括不限于气象数据读取、机器学习和深度学习建模。
				

				

					07-19
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
致力于让小白可以利用python画论文级别的条形图，其中涉及多子图、更改绘图字体、散点与柱状图叠加、打批注、设置dpi保存等。

			
		

	





	

		

			

				
					
Matplotlib柱状图 - plt.bar()、plt.barh()

				
			

			

				

					喜欢大海
				

				

					09-14
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
一、plt.bar()、plt.barh()参数详解
简介：
plt.bar()：正常柱状图????????，常见的统计图；
plt.barh()：横向的柱状图，可以理解为正常柱状图旋转了90°。
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator
from matplotlib import ticker
%matplotlib inline


plt

			
		

	





	

		

			

				
					
Matplotlib数据可视化之条形图绘制plt.bar()

				
			

			

				

					HangoverLG的博客
				

				

					05-11
					
					7799
					
				

			

		

		

			
				
条形图绘制plt.bar()
上一篇我们讲到了折线图的绘制，下来来说一下条形图绘制…
码上…

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np


N = 5

y = [20, 30, 10, 25, 15]

index = np.arange(N)

plt.bar(left=index, height=y)

plt.show()


这是最简单的条形图例子，下面我们来分析一下…
import matplotlib.pyplot as plt


			
		

	





	

		

			

				
					
【plt.bar绘制条形图or柱状图】：从入门到精通，只需一篇文章！【Matplotlib可视化】

				
			

			

				

					创作高质量博文，分享知识，共同进步！
				

				

					02-18
					
					3395
					
				

			

		

		

			
				
📊 走进条形图的魔法世界！🌈 从初识`plt.bar`的基本概念，到进阶定制与优化，再到探索交互式条形图的魅力，本文将带你领略`plt.bar`的无限可能！🔥

📌 从选色、布局到交互效果，我们将一步步解锁`plt.bar`的高级用法，让你的数据可视化作品脱颖而出！🎨

🔍 别再犹豫了，快来跟随我们的脚步，一起探索`plt.bar`的奥秘吧！🌠 在这个充满创意与激情的旅程中，你将收获满满的数据可视化知识与灵感。

			
		

	





	

		

			

				
					
matplotlib画多类型图增加图例保存图片设置坐标轴文字方向

				
			

			

				

					jhoojhooablido
				

				

					01-22
					
					1623
					
				

			

		

		

			
				
"""
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.DataFrame(recallDict).T.reset_index()
data.columns = ['area','con','sug']

#设置横轴文字方向
plt.xticks(rotation=90)
#画叠加柱状图
plt.bar(

			
		

	





	

		

			

				
					
【Python plt.bar函数及其参数详解】

				
			

			

				

					武帝为此的博客
				

				

					01-31
					
					9290
					
				

			

		

		

			
				
条形图（bar chart）用于展示不同类别或组的数据分布情况。

			
		

	





	

		

			

				
					
数据可视化之matplotlib实战：plt.bar()函数 绘制柱状图

				
			

			

				

					超级大洋葱的博客
				

				

					10-03
					
					4119
					
				

			

		

		

			
				
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

# 防止乱码
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

# 生产数据
x = [1,2,3,4,5,6,7,8]
y = [3,1,4,5,7,9,7,2]

# 生产柱状图
plt.bar(x,y,align="center",color="c",tick_

			
		

	





	

		

			

				
					
Pythondataframe频率直方图设置横坐标

				
			

			

				

					10-01
				

			

		

		

			
				
在Python的pandas库中，如果你想要创建DataFrame的频率直方图并自定义横坐标的标签，可以使用`matplotlib`库中的`hist()`函数配合`xticks()`方法。以下是一个简单的例子：  ```python import pandas as pd import ...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  



      
      

      
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