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

如何使用matplotlib绘制条形图,'x‘是有值的,'y’是名称

使用matplotlib绘制条形图的步骤如下:

  1. 首先,需要安装matplotlib库。可以通过pip命令在命令行中执行以下语句进行安装:
  2. 首先,需要安装matplotlib库。可以通过pip命令在命令行中执行以下语句进行安装:
  3. 导入matplotlib库中的pyplot模块,以及需要使用的其他模块。通常约定将pyplot模块导入为plt,这样可以方便后续的调用。
  4. 导入matplotlib库中的pyplot模块,以及需要使用的其他模块。通常约定将pyplot模块导入为plt,这样可以方便后续的调用。
  5. 准备数据。根据题目中的要求,'x'是有值的,'y'是名称,我们可以使用两个列表来存储这些数据:
  6. 准备数据。根据题目中的要求,'x'是有值的,'y'是名称,我们可以使用两个列表来存储这些数据:
  7. 使用plt.bar()函数绘制条形图。将'x'和'y'作为参数传入该函数,并可以选择性地指定其他参数,例如颜色、宽度等。
  8. 使用plt.bar()函数绘制条形图。将'x'和'y'作为参数传入该函数,并可以选择性地指定其他参数,例如颜色、宽度等。
  9. 添加标题、标签和刻度等。可以使用plt.title()函数添加标题,使用plt.xlabel()和plt.ylabel()函数添加轴标签,使用plt.xticks()和plt.yticks()函数设置刻度。
  10. 添加标题、标签和刻度等。可以使用plt.title()函数添加标题,使用plt.xlabel()和plt.ylabel()函数添加轴标签,使用plt.xticks()和plt.yticks()函数设置刻度。
  11. 可选:添加图例、网格和其他修饰。可以使用plt.legend()函数添加图例,使用plt.grid()函数添加网格线,使用其他plt函数进行修饰,如plt.tight_layout()调整布局。
  12. 可选:添加图例、网格和其他修饰。可以使用plt.legend()函数添加图例,使用plt.grid()函数添加网格线,使用其他plt函数进行修饰,如plt.tight_layout()调整布局。
  13. 显示图形。使用plt.show()函数显示绘制的条形图。
  14. 显示图形。使用plt.show()函数显示绘制的条形图。

这样,就可以使用matplotlib绘制出具有给定数据的条形图了。

请注意,上述步骤中的代码片段仅为示例代码,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和完善。对于更多关于matplotlib的信息和用法,请参考腾讯云的相关文档和教程:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

使用pandas的话,如何直接删除这个表格里面X负数行?

一、前言 前几天在Python白银交流群【空翼】问了一个pandas处理Excel数据问题,提问截图如下: 下图原始数据部分截图: 二、实现过程 看上去确实是两列,但是X列里边又暗藏玄机,如果只是单纯针对这一列全部数值型数据进行操作...如果只是想保留非负数的话,而且剔除X行,【Python进阶者】也给了一个答案,代码如下所示: import pandas as pd df = pd.read_excel('U.xlsx') #...data["X"].value_counts()) df1 = data[data["X"] >= 0] print(df1) 但是这些都不是粉丝想要,他想实现效果,保留列中X和正数,...顺利地解决了粉丝问题。其中有一行代码不太好理解,解析如下: 三、总结 大家好,我皮皮。...、【论草莓如何成为冻干莓】、【瑜亮老师】给出思路和代码解析,感谢【Python进阶者】、【磐奚鸟】等人参与学习交流。

2.9K10

数据分析入门系列教程-常用图表

条形图 条形图可以查看数据中不同类别之间分布请求 盒式图 由五个数值组成:最大(max)、最小(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...折线图 matplotlib 实现折线图 matplotlib.pyplot.plot(x, y) xy:分别是横纵坐标,x 需要是按照大小排序数组 seaborn 实现折线图 seaborn.lineplot...条形图 matplotlib 实现条形图 matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8) xx坐标值 height:y坐标值 width:条形宽度...seaborn 实现条形图 seaborn.barplot(x=None, y=None, hue=None, data=None) xy,hue:分别是两个坐标轴名称和图例名称 data:传入数据...总结 今天我们一起学习了常用可视化图表以及如何制作相关图表。对于 Matplotlib、Seaborn 和 Pyecharts 工具包使用一定要熟练掌握,在数据分析过程中会经常使用

1.9K20
  • 在Python Matplotlib中制作瀑布图

    标签:Python,Matplotlib,瀑布图 我们将用Python制作瀑布图,特别是使用matplotlib库。瀑布图显示了运行总数以及增减,这对于属性分析来说是很好选择。...Matplotlib没有像“waterfall_chart()”这样神奇函数,使我们能够用一行代码就绘制瀑布图。然而,可以使用一点小小技巧在Python中自定义自己瀑布图。...注意,这些条形颜色与背景颜色不同。然后,我们使用lower点绘制第二组条形图,并将颜色设置为与背景颜色相同,默认情况下为白色。...基本上,由于与背景颜色相同,高度为“lower点”条形图不可见。 图3 现在,我们了一个基本瀑布图,再给它添加一些颜色。这里使用绿色表示增加,红色表示减少。...下面将完整瀑布图代码转换为一个方便Python函数,以便以后可以重用它。该函数接受三个参数:包含数据数据框架、要放置为x数据列名称以及要用作y数据列名称

    2.7K20

    比较(一)利用python绘制条形图

    比较(一)利用python绘制条形图 条形图(Barplot)简介 条形图主要用来比较不同类别间数据差异,一条轴表示类别,另一条则表示对应数值度量。...grouped_tips.plot.bar(x='day', y='total_bill', rot=0) plt.show() 定制多样化条形图 自定义条形图一般结合使用场景对相关参数进行修改...total_bill(即吸烟者条形图在上面) bar2 = sns.barplot(x='day', y='total_bill', bottom=non_smoker_df['total_bill'...total_bill(即吸烟者条形图在上面) bar2 = sns.barplot(x='day', y='percent', bottom=non_smoker_df['percent'], data...、matplotlibbar和pandasbar快速绘制条形图,并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样条形图来适应相关使用场景。

    11310

    数据分析篇(二)

    # 横向条形图用barh绘制,我们只需要y轴显示电影名字 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager...x轴 # 每天往后移动0.3,也就是width x_17 = list(range(len(a))) x_18 = [i+0.3 for i in x_17] x_19 = [i+0.3 for...直方图 实例: 直方图样子和条形图差不多,直方图常用于统计某个时间段频率。...实例: # 用直方图来统计某个区间出现次数 import random from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager...hish函数 # 第一个参数就是我们数字列表 # 第二个参数表示分成多少组 # 组数在数学中计算是(最大-最小)/组距(自己设置) # 这里我们设置组距为3 bin_width = 3 # 计算我们需要分成多少组

    64330

    Python 数据分析(二):Matplotlib 绘图

    简介 Matplotlib Python 提供一个绘图库,通过该库我们可以很容易绘制出折线图、直方图、散点图、饼图等丰富统计图,安装使用 pip install matplotlib 命令即可...绘图 下面我们来学习一下如何使用 Matplotlib 绘制常用统计图。 2.1 折线图 折线图可以显示随某一指标变化连续数据。...2.1.1 单线 首先,我们来看一下如何使用 Matplotlib 绘制一个简单折线图,具体实现如下: from matplotlib import pyplot as plt x = range(...2.4.2 横置 我们接着再通过示例来看一下如何绘制横向条形图。...2.4.3 多条 最后,我们来看一下一个学生要同时显示语文和数学两门成绩时,如何通过 Matplotlib绘制条形图

    1.6K10

    matplotlib入门

    初开发Matplotlib,仅支持绘制2d图形,后来随着版本不断更新,Matplotlib在二维绘图基础上,构建了一部分较为实用3D绘图程序包,通过调用该程序包一些接口可以绘制3D散点图、3D曲面图...2)美工层 Matplotlib结构中第二层,它提供了绘制图形元素时给各种功能,例如,绘制标题、轴标签、坐标刻度等。...;'barstacked’堆叠条形直方图;'step’未填充条形直方图,只有外边框;‘stepfilled’填充直方图;当histtype取值为’step’或’stepfilled’,rwidth...label:字符串(序列)或None;多个数据集时,用label参数做标注区分; stacked:布尔。...即显示占比,默认为0,不归一化;不推荐使用,建议改用density参数; edgecolor: 直方图边框颜色; alpha: 透明度; 返回(用参数接收返回,便于设置数据标签): n:直方图向量

    4.2K20

    软件测试|Python绘图神器matplotlib教程(三)

    Python matplotlib教程(三) 之前文章,我们介绍了使用matplotlib绘制曲线图以及散点图,本篇文章我们来介绍一下使用matplotlib绘制柱状图以及条形图。...") # 设置xy轴标签 plt.xlabel("车型") plt.ylabel("销量(辆)") # 展示柱状图 plt.show() 绘制柱状图如下: 图片 绘制条形图 绘制条形图步骤与绘制柱状图非常相似...,,基本上对柱状图90度旋转,我们还是沿用老数据,语法如下: plt.barh(x,y,align="center",color="b",tick_label=[],hatch="\") 完整语法示例如下.../") # 设置xy轴标签 plt.xlabel("销量(辆)") plt.ylabel("车型") plt.show() 生成图像如下: 图片 注:生成条形图时,注意xy名称变换 总结...本文主要介绍了Python使用matplotlib绘制柱状图以及条形图步骤,代码比较简单,但是对于我们日常工作中还是很有帮助,帮助我们快速绘制出数据报表。

    61950

    数据分析与数据挖掘 - 08图形绘制

    首先我们来学习一下bar()函数,它功能x轴上绘制定性数据分布特征,也就是柱状图。使用方法plt.bar(x,y),其中x表示在x轴上定性数据类别,而y表示每种定性数据类别的数量。...4 极线图 接下来我们看一下极线图绘制方法,我们可以使用plt.polar(theta,x)这样方式来进行图形绘制,如果你之前没接触过这种图形,解释起来一点复杂,我们直接来看一下效果吧。...6 棉棒图 下面我们来讲解一下棉棒图绘制方法,棉棒图主要用来绘制离散有序数据,使用方法plt.stem(x,y)。关于它参数x:用来指定棉棒x轴基线上位置。 y:棉棒长度。...2 条形图参数详解 条形图其实就是把柱状图横过来放,它们使用方法一样,只是调用函数不同,参数全部相同,具体代码如下: import matplotlib.pyplot as plt x = [1,...4 堆积条形图参数详解 同理,堆积条形图就是把堆积图横放,原来需要考虑底部哪一个,现在需要思考左边哪一个,具体代码如下: import matplotlib.pyplot as plt

    2.5K20

    数据可视化:认识Matplotlib

    Matplotlib官网地址为https://matplotlib.org/,这里有权威官网资料,同样与numpy和pandas一样,文档英文表达,对读者一定能力要求。...轴标签 plt.xlabel("x轴") #设置y轴标签 plt.ylabel("y轴") #绘制折线图 plt.plot(x, y) #将折线图显示 plt.show() 代码运行结果会生成y=2x坐标图...: 横坐标(序列) height:纵坐标(系列) width:条形图宽度,默认0.8,可以根据实际大小设置,以更加美观 bottom:用于绘制堆叠条形图,默认为None align:x轴刻度标签对齐方式...: x:饼图百分比数据 labels:设置饼图中各个部分标签 autopct:设置百分比信息字符串格式化方式,默认为None,不显示百分比 shadow:设置饼图阴影,使得看上去立体感,默认为...时为顺时针方向 colors:颜色设置,默认为None, 会使用默认调色盘,所以通常情况下,不需要设置该参数。

    20820

    短信平台如何使用?短信平台哪些功能?

    随着社会不断进步很多很多东西都被淘汰了,不仅仅包括一些技术性比较高东西也包括大家平时使用物品,手机作为每个时代发展比较有代表性物品,也是经历了很多代产品更替,手机功能更新换代也非常快,相信大家平时都是需要使用到短信...,不过由于社交软件不断发展手机短信已经渐渐被摒弃不用,现在多是用于一些信息通知,不过有些特殊人群需要大量使用短信,这个时候就可以使用手机短信平台,下面小编就为大家来详细介绍一下。...image.png 短信平台如何使用? 大家平时使用短信都是比较少,但是如果需要使用大量短信的话就可以了解一下短信平台,那么短信平台如何使用呢?...短信平台使用方法很简单,首先大家要注意一下自己需要短信数量,根据需要数量来购买短信包,付费成功之后就可以正常使用短信了。 短信平台哪些功能?...大家平时对于短信平台都是不太了解,那么为啥短信平台那么多人喜欢呢?短信平台拥有很多强大功能,小编下面就为大家介绍一下: 1、登录简单,网页上面可以直接登录,不需要另外下载软件。

    14.6K20

    Python数据可视化10种技能

    其实你能看到 Matplotlib 和 Seaborn 视图呈现还是差别的。Matplotlib 默认情况下呈现出来个长方形。...在 Matplotlib 中,我们使用 plt.bar(x, height) 函数,其中参数 x 代表 x位置序列,height y数值序列,也就是柱子高度。...在 Matplotlib 中,我们使用 plt.boxplot(x, labels=None) 函数,其中参数 x 代表要绘制箱线图数据,labels 缺省,可以为箱线图添加标签。...在 Matplotlib 中,我们使用 plt.pie(x, labels=None) 函数,其中参数 x 代表要绘制饼图数据,labels 缺省,可以为饼图添加标签。...那该如何做呢? 这里我们需要使用 Matplotlib 来进行画图,首先设置两个数组:labels 和 stats。他们分别保存了这些属性名称和属性

    2.7K20

    Matplotlib可视化没那么难:7种常用图表最全绘制攻略来了!

    Matplotlib提供了丰富数据绘图工具,主要用于绘制一些统计图形,例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱形图等。...:x名称 plt.ylabel:y名称 plt.xlim:x范围 plt.ylim:y轴范围 plt.xticks:第一个参数为范围,数组类型;第二个参数标签,第三个控制标签 plt.yticks...▲图1 散点图 02 条形图 条形图用宽度相同条形高度或长度来表示数据多少图形。条形图可以横置或纵置,纵置时也称为柱状图。此外,条形图简单条形图、复式条形图等形式。...x:数据源 labels:(每一块)饼图外侧显示说明文字 explode:(每一块)离开中心距离 startangle:起始绘制角度,默认图x轴正方向逆时针画起,如设定=90则从y轴正方向画起 shadow...默认:False,即不画阴影 labeldistance:label标记绘制位置,相对于半径比例,默认为1.1, 如<1则绘制在饼图内侧 autopct:控制饼图内百分比设置,可以使用format

    6.4K31

    ​再见 Seaborn!Altair 数据可视化已超神

    基于详细数据分析,我们可以决定如何最好地利用手头数据,帮助我们做出明智决定。 如果你数据科学或机器学习初学者,你肯定已经尝试过 Matplotlib 和 Seaborn 来进行数据可视化。...'origin') ) plot.properties(title='cylinders vs mpg') 从上面的条形图中,我们可以看到带有 4 个汽缸车辆对于"mpg"似乎最有效。...从语法角度来看,这些库需要数据源输入 xy绘制。两个库输出看起来还挺不错。 接下来尝试更多图并进行比较。 直方图 在这组可视化中,我们将绘制基本直方图。...在 Seaborn 中,我们使用 distplot 命令并传递数据框名称,要绘制名称。我们还可以使用"aspect"设置"宽高比"来调整绘图高度和宽度。...如果你需要快速绘制简单图作为数据分析一部分,那么请选择 Seaborn。此外,如果你项目需要饼图,那么 matplotlib 或 Seaborn 首选。

    9.5K30

    数据可视化(14)-Seaborn系列 | 条形图barplot()

    条形图 条形图主要展现每个矩形高度数值变量中心趋势估计。 注:条形图只显示平均值(或其他估计)。...estimator:可回调函数 作用:设置每个分类箱统计函数 ci:float或者"sd"或None 在估计附近绘制置信区间大小,如果"sd", 则跳过bootstrapping并绘制观察标准差...颜色 palette:调试板名称,列表或字典类型 作用:设置hue指定变量不同级别颜色。...tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例1: 指定x分类变量进行分组,指定 y为数据分布,绘制垂直条形图 """ sns.barplot(x="day", y="total_bill...("tips") """ 案例3: 指定 y 为分类变量进行分组,x 为数据分布 (这样效果相当于水平条形图) """ sns.barplot(x="tip", y="day", data=tips)

    6.9K01

    Matplotlib引领数据图表绘制

    Matplotlib引领数据图表绘制 前言 在数据科学领域,数据可视化一种强大工具,能够将复杂数据转化为易于理解和分析图形。...matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 设置 figure Matplotlib 绘制图形都在一个默认 figure 中,我们可以自己创建 figure...在当前图形中添加标题,可以指定标题名称、位置、颜色、字体大小等 plt.plot(x, y) plt.plot(x, y * 2) plt.title("sin(x) & 2sin(x)")...,做一个简单解释: ‘sin(np.pi)=%s’ % y0 :标注内容,可以通过字符串 %s 将 y0 传入字符串 xycoords=‘data’ :基于数据来选位置 xytext=(+30...我们可以使用xy关键字绘制一列与另一列。 绘图方法允许除默认线图之外少数绘图样式。 这些方法可以作为plot()kind关键字参数提供。

    20510

    matplotlib简单示例

    选择需要使用什么图形(折线图、直方图……)来呈现 3. 准备相应数据 4. 绘制图形和完善美化图形 在某些情况下,个人认为还有最后一点,从图中可以得出什么结论。...2.条形图 2.1 什么条形图 以下引用自百度百科 条形图(bar chart)用宽度相同条形高度或长短来表示数据多少图形。...条形图可以横置或纵置,纵置时也称为柱形图(column chart)。此外,条形图简单条形图、复式条形 图等形式。 简单来说,条形图可以直观地反映数据大小。...为了构建直方图,第一步范围分段,即将整个范围分成一系列间隔,然后计算每个间隔中有多少。 这些通常被指定为连续,不重叠变量间隔。...四、结语 本文简单举例介绍了matplotlib绘制折线图、条形图和直方图方法,matplotlib很强大,可以绘制非常多图形,可以参考https://matplotlib.org/gallery/

    86210

    干货案例 | Pandas数据可视化怎么做?

    常见数据可视化库matplotlib 最常见2维库,可以算作可视化必备技能库,由于matplotlib比较底层库,api很多,代码学起来不太容易。...seaborn 建构于matplotlib基础上,能满足绝大多数可视化需求。更特殊需求还是需要学习matplotlib。...使用伦敦天气数据,一开始我们只有12个月小数据作为例子 #jupyter notebook中需要加这行代码 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot...横坐标轴参数x传入df中列名Month 纵坐标轴参数y传入df中列名Tmax 折线图 上面的图就是折线图,折线图语法三种 df.plot(x='Month', y='Tmax') df.plot...多个y 上面的折线图中只有一条线, 如何将多个y绘制到一个图中,比如Tmax, Tmin。 df.plot(x='Month', y=['Tmax', 'Tmin']) plt.show() ?

    2.6K30
    领券