python之matplotlib使用统计函数绘制简单图形

最新推荐文章于 2025-05-07 11:55:55 发布

青风learing

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分类专栏： # python-matplotlib实践-刘大成-笔记

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本文介绍了使用matplotlib库绘制各种统计图形的方法，包括柱状图、条形图、堆积图、阶梯图、直方图、饼图等。详细讲解了各函数的用法和参数，如bar(), barh(), stackplot(), step(), hist()等，并探讨了直方图与柱状图的区别以及饼图的制作技巧。" 78211129,7242707,机器学习与数据挖掘：从数据获取到深度学习,"['机器学习', '数据挖掘', '深度学习', '人工智能', '推荐系统']

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1 函数bar()–用于绘制柱状图

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

# 解决中文显示问题
mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False

# 引入数据
x=[1,2,3,4,5]
y=[6,10,4,5,1]

# 构造柱状图参数
plt.bar(x,y,align='center',color="b",tick_label=['A',"B","C","D","E"],alpha=0.6)

# 设置横纵坐标
plt.xlabel('测试难度')
plt.ylabel('试卷份数')
plt.grid(True,axis="y",ls=":",color="r",alpha=0.3)
plt.show()

在这里插入图片描述

plt.bar(x,y,align='center',
color="b",tick_label=['A',"B","C","D","E"],alpha=0.6)

plt.bar(柱状图的柱体标签值,柱状图中的柱体高度,柱体对齐方式,
柱体颜色,刻度标签值,柱体透明度)

2 函数barh()–绘制条形图

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False

x=[1,2,3,4,5]
y=[6,10,4,5,1]

plt.barh(x,y,align='center',color="c",tick_label=['A',"B","C","D","E"])

plt.xlabel('试卷份数')
plt.ylabel('测试难度')
plt.grid(True,axis="x",ls=":",color="r",alpha=0.3)
# axis ：取值both，x或y，指绘制哪个方向的网格
plt.show()

在这里插入图片描述

3 堆积柱状图

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False

x=[1,2,3,4,5]
y=[6,10,4,5,1]
y1=[2,6,3,8,5]
plt.bar(x,y,align='center',color='#66c2a5',tick_label=['A',"B","C","D","E"],label='班级A')
plt.bar(x,y1,align='center',bottom=y,color='#8da0cd',label='班级B')
# bottom=y 基于y值画y1的图

plt.xlabel('测试难度')
plt.ylabel('试卷份数')
plt.legend() # 图例
plt.show()

在这里插入图片描述

4 堆积条形图

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False

x=[1,2,3,4,5]
y=[6,10,4,5,1]
y1=[2,6,3,8,5]
plt.barh(x,y,align='center',color='#66c2a5',tick_label=['A',"B","C","D","E"],label='班级A')
plt.barh(x,y1,align='center',left=y,color='#8da0cd',label='

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