开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在matplotlib中将条形图中的xtick居中？

在matplotlib中，可以通过设置xtick的位置和标签来实现将条形图中的xtick居中。

首先，需要导入matplotlib库和numpy库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

接下来，创建一个示例数据和标签：

data = [10, 20, 30, 40, 50]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']

然后，创建一个条形图，并设置xtick的位置和标签：

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(range(len(data)), data)
ax.set_xticks(np.arange(len(data)))
ax.set_xticklabels(labels)

最后，调整xtick的位置使其居中：

ax.set_xticks(np.arange(len(data)) + 0.5, minor=False)

完整的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = [10, 20, 30, 40, 50]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(range(len(data)), data)
ax.set_xticks(np.arange(len(data)))
ax.set_xticklabels(labels)
ax.set_xticks(np.arange(len(data)) + 0.5, minor=False)

plt.show()

这样，条形图中的xtick就会居中显示。对于更复杂的图形，可以根据具体情况进行调整。

相关搜索:Matplotlib Xticks条形图中的值 Matplotlib:分组条形图中的"height“错误 python matplotlib条形图的xtick标签过度拥挤，如何使xtick稀疏在python matplotlib条形图中将条形图和标签组合在一起在分组条形图中显示负值的问题(matplotlib)如何在Flot Char js中将条形居中如何在matplotlib pyplot条形图中反转条形图大小？如何在matplotlib中将直方图中的标签居中如何在matplotlib中操作与dataframe图相同的xtick 如何在Matplotlib图中单独标记条形图？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Python|什么是Matplotlib绘图

一.什么是matplotlib Matolotlib是最流行的python底层绘图库，主要是做数据可视化图表。它可以让数据更加直观的呈现，让数据更加客观，具有说服力。...学习爬虫后，可能会遇到对大量的数据的处理，于是学习数据分析是必不可少的。二.Matplotlib的基本要点 Matplolib常用的图形有这几种形式，折线图，散点图，条形图，直方图。...,根据自己的实际情况统计出来了你和你同桌各自从11岁到30岁每年交的女(男)朋友的数量如列表a和b,请在一个图中绘制出该数据的折线图,以便比较自己和同桌20年间的差异,同时分析每年交女(男)朋友的数量走势...label="Tom",color="orange" ,Linestyle=':') plt.plot(x,y2,Label="Dive" ,color="cyan",linestyLe="--") xtick...= ['{}age'.format(i) for i in x] plt.xticks(x,xtick) plt.grid() plt.legend() plt.show() 运行如下: ?

1.2K1 0

50种常用的matplotlib可视化，再也不用担心模型背着我乱跑了

而在可视化中，matplotlib 算得上是最常用的工具，不论是对数据有个预先的整体了解，还是可视化预测效果，matplotlib 都是不可缺失的模块。...介绍该表格主要介绍了 7 种不同的 matplotlib 可视化类别，读者可根据目的选择不同的图。...如下所示为 7 种不同类型的可视化图表：协相关性主要描述的是不同变量之间的相互关系；偏差主要展现出不同变量之间的差别；排序主要是一些有序的条形图、散点图或斜线图等；分布就是绘制概率与统计中的分布图，包括离散型的直方图和连续型的概率密度分布图等...其中 seaborn 其实是 matplotlib 上的一个高级 API 封装，在大多数情况下使用 seaborn 就能做出很有吸引力的图，而使用 matplotlib 能制作更具特色的图。 # !...__version__) #> 0.9.0 制图示意前面列出了 7 大类共 50 种不同的可视化图，但我们无法一一介绍，因此我们从协相关性、偏差、分布、时序变化和群组图中各选择了一个示例，它们能展示不同数据在不同情况下的可视化需求

8852 0

玩转Matplotlib的10个高级技巧

] = 4 rcParams['xtick.minor.size'] = 1 这时所有的Matplotlib设置，如果你想修改任何的Matplotlib参数，直接修改这个字典就可以了，你甚至可以将他序列化到本地...plt.rcdefaults() 2、get_* functions 在底层，Matplotlib是完全面向对象的。上图中看到的每个单独的组件都是作为一个单独的类实现的。...4、Legends Legends可以方便的告诉我们图中每个组件的含义,默认是这样显示的： x = np.linspace(0, 2, 100) fig, ax = plt.subplots(...条形图在数据分析中很常见。...它们最重要的地方就是每个条的高度，条形标签可以突出每个条的显示。 bar_label函数接受一个BarContainer对象作为参数，并自动标注每个bar的高度。

2201 0

玩转Matplotlib的10个高级技巧

'] = 4 rcParams['xtick.minor.size'] = 1 这时所有的Matplotlib设置，如果你想修改任何的Matplotlib参数，直接修改这个字典就可以了，你甚至可以将他序列化到本地...plt.rcdefaults() 2、get_* functions 在底层，Matplotlib是完全面向对象的。上图中看到的每个单独的组件都是作为一个单独的类实现的。...4、Legends Legends可以方便的告诉我们图中每个组件的含义,默认是这样显示的： x = np.linspace(0, 2, 100) fig, ax = plt.subplots...条形图在数据分析中很常见。...它们最重要的地方就是每个条的高度，条形标签可以突出每个条的显示。bar_label函数接受一个BarContainer对象作为参数，并自动标注每个bar的高度。

2121 0

Matplotlib 可视化最有价值的 14 个图表（附完整 Python 源代码）

掌握这些图形的绘制，对于数据分析的可视化有莫大的作用，在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。...发散型条形图（Diverging Bars）如果您想根据单个指标查看项目的变化情况，并可视化此差异的顺序和数量，那么散型条形图（Diverging Bars）是一个很好的工具。...有序条形图（Ordered Bar Chart）有序条形图有效地传达了项目的排名顺序。但是，在图表上方添加度量标准的值，用户可以从图表本身获取精确信息。 ? 图5 6....棒棒糖图（Lollipop Chart）棒棒糖图表以一种视觉上令人愉悦的方式提供与有序条形图类似的目的。...类型变量的直方图（Histogram for Categorical Variable）类型变量的直方图显示该变量的频率分布。通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。

1.1K2 0

R语言可视化—饼图

接下来再对这张图进行修饰即可，观察Fig.1A，知道应该做如隐藏x，y轴、移除多余的图形元素、将value值标注在对应的色块中并且居中排列、将图例放在图的下方按照两列排列并隐藏图例名称、图例外有黑边包边...具体来说： position_stack：这是一个位置调整函数，用于在堆叠的条形图或饼图中调整元素的位置。对于堆叠的条形图，它将标签按照条形的高度依次堆叠。...在饼图中，position_stack(vjust = 0.5)用于将标签（如百分比）放置在每个饼图扇形区域的中间位置，从而使得标签更清晰地显示在每个部分的中心。...vjust = 0.5确保标签垂直居中。举例说明： vjust = 0：标签会贴近扇形的内圈边缘。 vjust = 1：标签会贴近扇形的外圈边缘。...vjust = 0.5：标签会居中，通常是最理想的显示位置。搞懂这些基础知识就可以正式开始Fig.1A的绘制。

1311 0

AI数据分析：根据Excel表格数据绘制柱形图

工作任务：将Excel文件中2013年至2019年间线上图书的销售额，以条形图的形式呈现，每个条形的高度代表相应年份的销售额，同时在每个条形上方标注具体的销售额数值在deepseek中输入提示词：你是一个...Python编程专家，要完成一个Python脚本编写的任务，具体步骤如下：读取xls格式的Excel文件"F:\AI自媒体内容\books.xlsx"的第二个工作表：Sheet2，用matplotlib...设置柱状图中每个柱子的宽度=0.5，对齐方式：居中对齐，颜色为蓝色，透明度=0.5，底部起始位置=0.8；对于每个柱子，上方添加文本标签，显示销售额的值，并格式化为千位分隔符格式；文本的字体大小为9，...设置matplotlib默认字体为'SimHei'，文件路径为：C:\Windows\Fonts\simhei.ttf 保存图片到文件夹“F:\AI自媒体内容”；显示图片；注意：每一步都输出信息到屏幕...源代码： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 设置matplotlib默认字体 plt.rcParams['font.sans-serif

1271 0

Matplotlib 中文用户指南 8.1 屏幕截图

，包括平台、线框图、散点图和条形图。...源代码条形图使用bar()命令创建条形图十分容易，其中包括一些定制（如误差条）：源代码创建堆叠条（bar_stacked.py），蜡烛条（finance_demo.py）和水平条形图（barh_demo.py...可选功能包括自动标记区域的百分比，从饼图中心向外生成一个或多个楔形以及阴影效果。仔细查看附加的代码，它用几行代码来生成这个图像。源代码表格示例 table()命令向轴域添加文本表格。...此示例展示了如何在直角投影上绘制轮廓，标记和文本，以 NASA 的“蓝色大理石”卫星图像作为背景。...matplotlib 支持xkcd风格的绘图。

4.3K3 0

缺失值处理，你真的会了吗？

缺失值可视化 matplotlib库--条形图利用常规matplotlib.pyplot库可视化出每个变量的缺失值比例，以及总体排名情况，一目了然。...yerr=None, label = None, ecolor=None, align, log=False, **kwargs) x : sequence of scalars 传递数值序列，指定条形图中...*align：指定x轴刻度标签的对齐方式，默认为'center'，表示刻度标签居中对齐，如果设置为'edge'，则表示在每个条形的左下角呈现刻度标签。...**kwargs 关键字参数，用于对条形图进行其他设置，如透明度等。...数据全缺失或全空对相关性是没有意义的，所以就在图中就没有了，比如date列就没有出现在图中。

1.4K3 0

10分钟用Python或MATLAB制作漂亮的甘特图（Gantt）

说到生产调度，就不得不提甘特图这东西，可以用它来直观看调度的情况，非常方便。比如下图中： ?...Python画Gantt图其实用Python画gantt原理是利用plt.barh()绘制水平方向的条形图，然后加以不同颜色区分表示。就是这么简单的。...highlight=barh#matplotlib.pyplot.barh barh()表示绘制水平方向的条形图，基本使用方法为： barh(y, width, left=0, height=0.8,...edgecolor) 各个参数解析如下： - y：在y轴上的位置 - width：条形图的宽度（从左到右的哦） - left：开始绘制的x坐标 - edgecolor：图形边缘的颜色还是用图解释方便一点...set(gca,'xtick',0:2:42) ;%x轴的增长幅度 set(gca,'ytick',0:1:6.5) ;%y轴的增长幅度 xlabel('加工时间','FontName','微软雅黑'

7.5K5 0

Matplotlib 1.4W+字基础教程来了（收藏吃灰去吧~~）

本文结合上一篇Matplotlib官方Cheat sheet与之前自己对Matplotlib的学习，「系统梳理了Matplotlib教程」。...每节内容配上了Matplotlib官网快速使用代码及部分章节个人详细实战代码。 ❞ 「博文速览」 ❝本文篇幅长「1.4W+字」，如果时间紧张，建议只看标有「star」的部分。...star1、line plot【折线图】 star2、scatter plot【散点图】 star3、bar plot【条形图】 star4、imshow plot【格子图】...star3、bar plot【条形图】官网教程：https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.bar.html 详细实战教程：Python可视化...|matplotlib12-垂直|水平|堆积条形图plt.bar 快速教程： import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot

1.4K2 0

数据可视化：认识Matplotlib

通过 Matplotlib，我们可以仅需要写几行代码，就可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等，方便数据展示。...如果不设置plt的rcParams的参数值，那么生成的图片中将无法正常显示中文。...fc:全写为facecolor，长条形的颜色 ec:全写为edgecolor，长条形边框的颜色条形图在之前的小节中得到了高分电影上映年份的TOP，现在我们就将此数据做成可视化的条形图。...： x:饼图百分比数据 labels：设置饼图中各个部分的标签 autopct：设置百分比信息的字符串格式化方式，默认值为None,不显示百分比 shadow：设置饼图的阴影，使得看上去有立体感，默认值为...但是调色盘会有10个颜色，上图例子中有11个部分，这样造成了首位颜色一样，不好区分，所以设置自定义11个颜色的调色盘 explode：设置突出显示饼图中的指定部分，参数值需要与x的个数一致

2002 0

1.基础知识(3) --Matlab绘制特殊的图形

，应使用 Axes 对象的 XTick、XTickLabel、YTick 和 YTickLabel 属性设置刻度值和标签。...例如，将 Axes 对象赋予一个变量（如 ax = gca）。然后使用圆点表示法设置 XTick 属性，例如 ax.XTick = [-3*pi -2*pi -pi 0 pi 2*pi 3*pi]。...例如，将 Axes 对象赋予一个变量（如 ax = gca）。然后使用圆点表示法设置 XTickLabelRotation 属性，例如 ax.XTickLabelRotation = 45。...使用 magic 函数得到数据的三维条形图。在数组 b 中返回用于创建条形图的曲面对象。向图形添加颜色栏。...您可以通过对比条形颜色和颜色栏来估算条形的高度。

3.4K3 0

Matplotlib 中文用户指南 3.5 艺术家教程

matplotlib.backend_bases.FigureCanvas是绘制图形的区域，matplotlib.backend_bases.Renderer是知道如何在ChartCanvas上绘制的对象...尝试创建下面的图形：自定义你的对象图中的每个元素都由一个 matplotlib 艺术家表示，每个元素都有一个扩展属性列表用于配置它的外观。...同样，每个Axes边框（在通常的 matplotlib 绘图中是标准的白底黑边）拥有一个Rectangle实例，用于确定轴域的颜色，透明度和其他属性，这些实例存储为成员变量Figure.patch和Axes.patch...刻度是XTick和YTick实例，它包含渲染刻度和刻度标签的实际线条和文本基本类型。...（它们拥有相应的setter，如set_major_formatter）。

2.4K2 0

Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

我们还可以映射不同参数的颜色和宽度，例如速度、时间等。条形图我们可以使用bar（）函数制作具有很多自定义功能的条形图。...上面的输出看起来并不吸引人，我们也可以为图中的每行使用不同的颜色。...只需在上一个示例中将axvline（）替换为axhline（），绘图中就会出现多条水平线：导入matplotlib.pyplot作为plt ypoints = [0.2，0.4，0.6，0.68]...前面的所有示例都是关于在一个图中进行绘制。在同一图中绘制多个图怎么办？您可以借助Python pyplot的subplot（）函数在同一图中生成多个图。...，70，80，90，100] y2 = [40，50，60，70，80，90，100] plt.plot（x2，y2，color =“ m”） plt.show（）思考以下代码，以更好地理解如何在一个图中绘制多个图形

5.2K1 0

深度好文｜Matplotlib 可视化最有价值的 50 个图表

在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。...然而，与发散型条形图（Diverging Bars）相比，条的缺失减少了组之间的对比度和差异。...通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。...，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。...每条垂直线（在自相关图上）表示系列与滞后0之间的滞后之间的相关性。图中的蓝色阴影区域是显着性水平。那些位于蓝线之上的滞后是显着的滞后。那么如何解读呢？

1.5K3 0

一文汇总Python可视化工具及图表

支持了多种图表类型，如线图、散点图、条形图和直方图等。它的特点是易用，如果没有比较复杂的可视化需求，简单单单几行代码就可以轻松搞定。...你也可以选择任意的可视化库，如seaborn、plotly 展示同样的可视化效果，文末可下载相关数据集。...然而，与发散的条形图相比，没有条形图会减少组之间的对比度和差异。...带有直方图的密度曲线带直方图的密度曲线汇集了两个图传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。...条形图条形图是根据计数或任何给定指标可视化项目的经典方式。在下图中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组为它们着色。

7191 0

50个数据可视化最有价值的图表（附完整Python代码）

导读：本文总结了 Matplotlib 以及 Seaborn 用的最多的50个图形，掌握这些图形的绘制，对于数据分析的可视化有莫大的作用，强烈推荐大家阅读后收藏。...发散型条形图（Diverging Bars）如果您想根据单个指标查看项目的变化情况，并可视化此差异的顺序和数量，那么散型条形图（Diverging Bars）是一个很好的工具。...然而，与发散型条形图（Diverging Bars）相比，条的缺失减少了组之间的对比度和差异。...直方密度线图（Density Curves with Histogram）带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。...每条垂直线（在自相关图上）表示系列与滞后0之间的滞后之间的相关性。图中的蓝色阴影区域是显着性水平。那些位于蓝线之上的滞后是显着的滞后。那么如何解读呢？

1.9K5 0

完整版|Matplotlib 可视化最有价值的 50 个图表

翻译 | Lemon 来源 | Machine Learning Plus 本文总结了 Matplotlib 以及 Seaborn 用的最多的50个图形，掌握这些图形的绘制，对于数据分析的可视化有莫大的作用...然而，与发散型条形图（Diverging Bars）相比，条的缺失减少了组之间的对比度和差异。...通过对条形图进行着色，可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。...图22 23、直方密度线图（Density Curves with Histogram）带有直方图的密度曲线汇集了两个图所传达的集体信息，因此您可以将它们放在一个图中而不是两个图中。...每条垂直线（在自相关图上）表示系列与滞后0之间的滞后之间的相关性。图中的蓝色阴影区域是显着性水平。那些位于蓝线之上的滞后是显着的滞后。那么如何解读呢？

1.3K3 0

seaborn绘图风格的设置

': 24.0, 'axes.titlesize': 24.0, 'xtick.labelsize': 22.0, 'ytick.labelsize': 22.0, 'legend.fontsize':...': 2.5, 'ytick.major.width': 2.5, 'xtick.minor.width': 2.0, 'ytick.minor.width': 2.0, 'xtick.major.size...2. style 这里的style和matplotlib中的style相同，涵盖了更多图形元素的样式。... >>> plt.show() darkgrid对应的图表样式如下 ?...·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧— 原创不易，欢迎收藏，点赞，转发！生信知识浩瀚如海，在生信学习的道路上，让我们一起并肩作战！

1.1K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭