首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在matplotlib中,打印数据的分组条形图

可以使用bar函数。分组条形图是一种用于比较多个组别之间数据的可视化方式。

首先,需要导入matplotlib库,并创建一个图形对象和一个子图对象:

代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

接下来,定义数据和组别。假设有两个组别A和B,每个组别有三个数据点:

代码语言:txt
复制
group_A = [10, 15, 12]
group_B = [8, 11, 9]

然后,定义每个组别的位置。可以使用numpy库的arange函数来生成一个等差数列,作为每个组别的位置:

代码语言:txt
复制
import numpy as np

bar_width = 0.35
index = np.arange(len(group_A))

接着,使用bar函数绘制分组条形图。需要分别绘制每个组别的条形图,并设置位置、宽度、颜色等参数:

代码语言:txt
复制
ax.bar(index, group_A, bar_width, label='Group A')
ax.bar(index + bar_width, group_B, bar_width, label='Group B')

然后,设置图例、坐标轴标签和标题:

代码语言:txt
复制
ax.set_xlabel('Groups')
ax.set_ylabel('Data')
ax.set_title('Grouped Bar Chart')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('Data 1', 'Data 2', 'Data 3'))
ax.legend()

最后,显示图形:

代码语言:txt
复制
plt.show()

这样就可以在matplotlib中打印数据的分组条形图了。

关于matplotlib的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的数据可视化产品Tencent DataV

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

利用pythonmatplotlib打印混淆矩阵实例

前面说过混淆矩阵是我们处理分类问题时,很重要指标,那么如何更好把混淆矩阵给打印出来呢,直接做表或者是前端可视化,小编曾经就尝试过用前端(D5)做出来,然后截图,显得不那么好看。。...补充知识:混淆矩阵(Confusion matrix)原理及使用(scikit-learn 和 tensorflow) 原理 机器学习, 混淆矩阵是一个误差矩阵, 常用来可视化地评估监督学习算法性能...其有两维 (真实值 “actual” 和 预测值 “predicted” ), 这两维都具有相同类(“classes”)集合. 列联表, 每个维度和类组合是一个变量....sample_weight=None # array-like of shape = [n_samples], Optional sample weights ) scikit-learn , 计算混淆矩阵用来评估分类准确度...matplotlib打印混淆矩阵实例就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

2.8K30

MatplotlibPython数据分析应用

Matplotlib是一个基于Python绘图库,它提供了丰富绘图工具和函数,可以用于生成高质量、美观数据可视化图形。...本文将详细介绍Matplotlib常用功能和应用场景,并通过实例演示其Python数据分析具体应用。图片1. Matplotlib库概述Matplotlib是由John D....Hunter于2003年发起一个开源项目,旨在提供一个类似于MATLAB绘图工具包。Matplotlib建立NumPy库基础上,为Python提供了一种方便、灵活、高效绘图方式。...基本绘图示例在数据分析,常常需要通过图表来展示数据分布、趋势等信息。Matplotlib提供了简单易用API,可以快速绘制各种类型图表。...本文详细介绍了Matplotlib常用功能和应用场景,并通过实例演示了它在Python数据分析具体应用。

92560
  • 【R语言】因子临床分组应用

    前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R因子(factor) 今天我们来结合具体例子给大家讲解一下因子临床分组应用。 我们还是以TCGA数据CHOL(胆管癌)这套数据为例。...关于这套临床数据下载可以参考 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) 前面我们也给大家介绍过一些处理临床数据小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验,复现临床paper...☞R生成临床信息统计表 ☞玩转TCGA临床信息 ☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 接下来我们先读入临床数据 #读取临床数据 clin=read.table("clinical.tsv...*","stage I/II",stage) #转换成因子 stage=factor(stage) stage 可以得到下面这个两分组因子 方法二、直接使用factor函数 #删除组织病理学分期末尾...参考资料: ☞【R语言】R因子(factor) ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验,复现临床paper ☞R生成临床信息统计表

    3.3K21

    matplotlib改变figure布局和大小实例

    补充知识:matplotlib 设置图形大小时 figsize 与 dpi 关系 matplotlib 设置图形大小语句如下: fig = plt.figure(figsize=(a, b),...Matplotlib 每英寸点数(ppi)为72,则宽度为 1 点线将为 1/72 英寸宽,使用 fontsize 12 点文本将是 12/72 寸高。...72 dpi时,1 宽度线是 1 像素。144 dpi时,这条线就是 2 像素。 span 因此,更大dpi就像放大镜一样。所有元素都通过镜头放大倍数进行缩放。...通过表 1 图形 1 3 5 对比,可以看出这一点。 综上: 图形尺寸(figsize)确定图形大小(以英寸为单位)。 这给出了轴(和其他元素)图中空间量。...dpi 确定了图形每英寸包含像素数,图形尺寸相同情况下, dpi 越高,则图像清晰度越高(表1 1,3,5 对比可看出) 以上这篇matplotlib改变figure布局和大小实例就是小编分享给大家全部内容了

    3.1K10

    macmatplotlib显示中文操作方法

    Matplotlib 是一个 Python 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台交互式环境生成出版质量级别的图形 。...通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 下面开始今天正文。 首先保证电脑里是否安装了中文字体,然后找到他们!!...知识点补充: 给大家补充一个matplotlib中文乱码问题 ubuntu16.04使用pythonmatplotlib模块进行科学制图时,输出图例或者标题时候出现中文乱码问题: 解决: 下载字体...font.sans-serif']=['SimHei'] # 显示中文不乱码 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 显示负数不乱码 另外:可以执行下这段程序–可以打印出可用字体...', '*' * 10) for f in available: print (f) 总结 到此这篇关于mac如何在matplotlib显示中文文章就介绍到这了,更多相关mac matplotlib

    6K40

    掌握pandas时序数据分组运算

    Python大数据分析 ❝本文示例代码及文件已上传至我Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 我们使用...pandas分析处理时间序列数据时,经常需要对原始时间粒度下数据,按照不同时间粒度进行分组聚合运算,譬如基于每个交易日股票收盘价,计算每个月最低和最高收盘价。...图1 2 pandas中进行时间分组聚合 pandas根据具体任务场景不同,对时间序列进行分组聚合可通过以下两类方式实现: 2.1 利用resample()对时序数据进行分组聚合 resample...原始意思是「重采样」,可分为「上采样」与「下采样」,而我们通常情况下使用都是「下采样」,也就是从高频数据按照一定规则计算出更低频数据,就像我们一开始说对每日数据按月汇总那样。...如果你熟悉pandasgroupby()分组运算,那么你就可以很快地理解resample()使用方式,它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”,最基础参数为rule,用于设置按照何种方式进行重采样

    3.4K10

    数据科学学习手札128)matplotlib添加富文本最佳方式

    本文示例代码及文件已上传至我Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介   长久以来,使用matplotlib...进行绘图时,一直都没有比较方便办法像Rggtext那样,向图像插入整段混合风格富文本内容,譬如下面的例子:   而几天前我逛github时候偶然发现了一个叫做flexitext第三方库...,它设计了一套类似ggtext语法方式,使得我们可以用一种特殊语法matplotlib构建整段富文本,下面我们就来get它吧~ 2 使用flexitextmatplotlib创建富文本   ...2.2 flexitext标签常用属性参数   在前面的例子我们标签中使用到了size、color、weight以及name等属性参数,而flexitext中标签支持常用属性参数如下: 2.2.1...,关于matplotlib字体设置相关知识你可以参考我以前写过搞定matplotlib字体设置https://www.cnblogs.com/feffery/p/14122415.html,下面分别演示系统自带字体

    1.5K20

    Matplotlib与SeabornPython面试可视化题目

    数据可视化是数据分析与数据科学工作重要组成部分,而Matplotlib与Seaborn作为Python最常用绘图库,其掌握程度直接影响到面试表现。...本篇博客将深入浅出地探讨Python面试Matplotlib、Seaborn相关常见问题、易错点,以及如何避免这些问题,同时附上代码示例以供参考。一、常见面试问题1....误用色彩:遵循色彩无障碍原则,避免使用色盲难以区分颜色组合。过度复杂化:保持图形简洁,避免过多不必要细节干扰信息传达。忽视数据比例:确保图形轴范围、刻度等与数据规模相匹配,避免视觉误导。...混淆Matplotlib与Seaborn功能:理解两者定位与互补关系,合理选择使用。结语掌握Matplotlib与Seaborn是成为一名优秀Python数据分析师必备技能。...深入理解上述常见问题、易错点及应对策略,结合实际代码示例,您将在面试展现出出色数据可视化能力与良好审美素养。持续实践与学习,不断提升您数据可视化技能,必将在数据分析职业道路上绽放光彩。

    12100

    轻量化设计3D打印应用

    其中,采用3D 打印方法进行产品设计所包含关键技术主要有:1、选用何种打印材料,采用何种打印机(打印原理),如何能够降低成本?2、如何进行产品结构设计,得到所需要三维模型?...No.1 常用打印材料 3D打印领域中,主要应用到材料包括工程塑料、光敏树脂及类橡胶材料,现对他们进行归纳总结,具体如下表所示: 名称 工艺 特点 PLA FDM 表面有颗粒感、成本低、多小型打印机...众所周知,3D打印机在打印金属、软胶等特殊材料过程具有较高成本,成为限制该技术向消费者广泛推广重要因素。...于此同时,3D打印打印重量有直接关系,因此,设计阶段采用轻量化结构设计,指导产品结构选型,相关参数选取,进而降低打印质量,提高打印性价比,对该技术推广具有重要意义。...例如:需要设计一款台灯支架,具体要求为:1、能够作为具有一定刚度;2、台灯发光过程具有部分热量辐射到支架上,使之温度升高(具有一定耐温性);3、尽可能实惠。

    1.1K20

    VBA小技巧05:将数据打印VBE立即窗口一行

    这是一个很简单技巧,但有时可能会给你代码调试带来一些方便。...通常,在编写代码时,我们会在其中放置一些Debug.Print语句,用来立即窗口中打印程序运行过程一些变量值,了解程序运行状态。...一般情况下,Debug.Print语句每运行一次,就会将要打印数据输出到不同,如下图1所示。 ? 图1 那么,我们能不能将这些数据打印同一行呢?...将数据打印同一行,更方便查看结果,特别是有很多数据打印时更是如此。 其实很简单,Debug.Print语句中要打印变量后面加上一个分号就可以了,如下图2所示。 ?...图2 可以看到,立即窗口同一行输出了结果。这样,立即窗口显示不下数据时,就不需要我们滚动向下查看数据了。对于数据不少、也不多情况,可以试试!

    5.4K20

    教程 | 5种快速易用Python Matplotlib数据可视化方法

    本文中,我们介绍了最基本 5 种数据可视化图表,展示了它们优劣点后,我们还提供了绘制对应图表 Matplotlib 代码。...在这里,我们也可以用颜色将数据分组。 ? 线图示例。 以下是线图实现代码,和散点图代码结构很相似,只变量设置上有少许变化。...常规条形图如图 1 所示。 barplot() 函数,x_data 表示 x 轴上不同类别,y_data 表示 y 轴上条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上线,可用于表示标准差。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示,我们第一个变量会随不同分组(G1、G2 等)而变化,我们每一组上比较不同性别。...绘制该图代码与分组条形图有相同风格,我们循环地遍历每一组,但我们这次柱体之上而不是旁边绘制新柱体。 ?

    2.4K60

    5 种快速易用 Python Matplotlib 数据可视化方法

    本文中,我们介绍了最基本 5 种数据可视化图表,展示了它们优劣点后,我们还提供了绘制对应图表 Matplotlib 代码。...在这里,我们也可以用颜色将数据分组。 线图示例。 以下是线图实现代码,和散点图代码结构很相似,只变量设置上有少许变化。...当类别数太多时,条形图将变得很杂乱,难以理解。你可以基于条形数量观察不同类别之间区别,不同类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型条形图:常规、分组和堆叠条形图。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示,我们第一个变量会随不同分组(G1、G2 等)而变化,我们每一组上比较不同性别。...绘制该图代码与分组条形图有相同风格,我们循环地遍历每一组,但我们这次柱体之上而不是旁边绘制新柱体。

    2K40

    数据分析入门系列教程-常用图表

    今天我们来学习下数据可视化,其实在前面的章节,我们也接触到了一些数据可视化知识,分析数据时候,有效可视化图表,可以帮助我们更好了解数据。...条形图 条形图可以查看数据不同类别之间分布请求 盒式图 是由五个数值组成:最大值(max)、最小值(min)、中位数(median)和上下四分位数(Q3,Q1),可以帮助我们分析数据差异性、离散程度和异常值等信息...图片 以后工作,如果遇到可视化工作,又不太确定如何更好呈现数据,可以来看看上面的图片,也许能找到灵感。...两种作图整体分布式类似的,不过 Seaborn 作为 Matplotlib 更高级 API 实现,可以更加方便处理数据分组展示等功能。...,它涵盖了非常强大 API,可以对生成图表再做后续操作,当然 Matplotlib 是最为基础,也是最为强大工具,实际工作,需要好好衡量,选择最适合工具来做可视化工作。

    1.9K20

    Pandas与Matplotlib:Python动态数据可视化

    本文中,我们将探讨如何使用PythonPandas和Matplotlib库来实现动态数据可视化,并以访问京东数据为案例进行详细说明。为什么选择Pandas和Matplotlib?...例如,金融领域,分析师需要实时监控股票价格变动;电子商务领域,运营人员需要实时监控销售数据和用户行为。访问京东数据本案例,我们将模拟访问京东数据,包括商品销量、用户评价等信息。...在这个例子,我们将使用Pandas生成一些模拟数据。2. 使用Matplotlib创建基础图表接下来,我们使用Matplotlib创建一个基础折线图。3....,我们可以Python创建动态和交互式数据可视化图表。...这不仅提高了数据可读性,还增强了用户交互体验。本案例,我们模拟了访问京东数据过程,并展示了如何动态地展示商品销量变化。随着数据科学和机器学习领域不断发展,掌握这些技能将变得越来越重要。

    19510

    Pandas与Matplotlib:Python动态数据可视化

    本文中,我们将探讨如何使用PythonPandas和Matplotlib库来实现动态数据可视化,并以访问京东数据为案例进行详细说明。 为什么选择Pandas和Matplotlib?...例如,金融领域,分析师需要实时监控股票价格变动;电子商务领域,运营人员需要实时监控销售数据和用户行为。 访问京东数据 本案例,我们将模拟访问京东数据,包括商品销量、用户评价等信息。...在这个例子,我们将使用Pandas生成一些模拟数据。 2. 使用Matplotlib创建基础图表 接下来,我们使用Matplotlib创建一个基础折线图。 3....,我们可以Python创建动态和交互式数据可视化图表。...这不仅提高了数据可读性,还增强了用户交互体验。本案例,我们模拟了访问京东数据过程,并展示了如何动态地展示商品销量变化。随着数据科学和机器学习领域不断发展,掌握这些技能将变得越来越重要。

    8410

    Python 数据分析(四):Pandas 进阶

    概述 我们在上一篇文章初识 Pandas已经对 Pandas 作了一些基本介绍,本文我们进一步来学习 Pandas 一些使用。 2....缺失项 现实我们获取到数据有时会存在缺失项问题,对于这样数据,我们通常需要做一些基本处理,下面我们通过示例来看一下。...数据合并 Pandas 具有高性能内存连接操作,与 SQL 相似,它提供了 merge() 函数作为 DataFrame 对象之间连接操作入口,我们通过示例来看一下。...数据可视化 Pandas Series 和 DataFrame 绘图功能是包装了 matplotlib plot() 方法实现,下面我们通过示例来看一下。...5.2 条形图 纵置条形图代码实现如下所示: import pandas as pd, numpy as np, matplotlib.pyplot as plt df = pd.DataFrame(

    74520
    领券