
画图
fanchui5287
这个作者很懒,什么都没留下…
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折线图 和如何在图上写字
最简单的折线图是什么,折线图其实是两组一一对应的数据的散点的连线 from pylab import * mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] x_axis_data = [1, 2, 3, 4, 5] y_axis_data = [1, 2, 3, 4, 5] # plot中参数的含义分别是横轴值,纵轴值,颜色,透明度和标签 plt.plot(x_axis_data, y_axis_data, 'ro-', color='#4169E1', alpha=转载 2020-05-16 17:33:34 · 1952 阅读 · 0 评论 -
plt.bar 绘画3 采用groupby
groups = t.groupby([‘Pclass’,‘addone’]).count() # beautiful graph t是一个dataframe,以groupby中的两列进行分组 得到groups是这样一个DataFrame 取出其中的任意一列:tmp = groups[‘Name’] 得到一个series 只要把它的双重索引转化成xy索引的DataFrame,就能画出需要的图了: tmp2 = tmp.unstack() 这就是我们需要的了,可以直接画图: tmp2.plot(ki转载 2020-05-16 12:47:43 · 795 阅读 · 0 评论 -
plt.bar 画图2
job_data = [470, 443, 240, 207, 202, 184, 151, 136, 124, 118] how_many = [2620,1841,640,790,589,538,408,425,493,550] labels =["北京","上海","深圳","郑州","广州","成都","杭州","长沙","武汉","大连"] import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #ax2 = fig.add_subplot(222)转载 2020-05-16 12:04:31 · 498 阅读 · 0 评论 -
plt.bar画图
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原创 2020-05-16 12:01:43 · 17480 阅读 · 3 评论