按升序/降序显示绘图中的条形图、Matplotlib、Python

按升序/降序显示绘图中的条形图是指在条形图中，根据某个特定的指标对数据进行排序，然后按照排序结果的升序或降序来显示条形图。

Matplotlib是一个Python的绘图库，提供了丰富的绘图功能，包括条形图、折线图、散点图等多种图表类型。它可以用于数据可视化、科学计算、工程绘图等领域。

Python是一种高级编程语言，具有简洁、易读的语法，广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等领域。Python具有丰富的第三方库支持，包括Matplotlib，使得绘图变得简单而强大。

条形图是一种常用的数据可视化图表，用于比较不同类别或不同时间点的数据大小。条形图的横轴表示类别或时间，纵轴表示数据的大小。每个类别或时间点对应一个条形，条形的高度表示数据的大小。

条形图的优势在于能够清晰地展示不同类别或时间点之间的数据差异，便于比较和分析。它可以直观地显示数据的分布情况，帮助人们更好地理解数据。

条形图在各个领域都有广泛的应用场景。例如，在市场调研中，可以使用条形图比较不同产品的销售量；在金融领域，可以使用条形图比较不同公司的收入情况；在教育领域，可以使用条形图比较不同学生的成绩等。

腾讯云提供了云服务器（CVM）和云数据库（CDB）等产品，可以用于搭建和管理云计算环境。具体产品介绍和链接如下：

云服务器（CVM）：提供弹性计算能力，支持按需购买和弹性扩缩容。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库（CDB）：提供高可用、可扩展的数据库服务，支持多种数据库引擎。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb

以上是对按升序/降序显示绘图中的条形图、Matplotlib和Python的简要介绍和相关产品推荐。如需了解更多细节和其他相关产品，建议访问腾讯云官方网站进行详细了解。

相关·内容

Bar Chart Race Matplotlib制作

抱着学习的目的，本期推文使用python可视化包matplotlib进行Bar Chart Race的绘制，这也是继上两篇动态图表教程后最后一篇matplotlib动态图表教程（毕竟原理都差不多，最多就是数据处理方法的不同...数据可视化绘制此类可视化作品的静态图表较为简单，matplotlib的barh()方法即可绘制水平条形图（ps:为了更加接近于原始图表即条形图边角圆滑，但目前还没找到matplotlib的设置方法，...sort_values()实现数据以’pipulation’列进行降序排列。结果如下： ?...重要部分解释如下： (1)第29行采用 sort_values(by='population',ascending=True).tail(12) 与之前的方法一样，只不过为升序排列，选取后12行数据。...总结 Bar Chart Race 图表的Matplotlib制作过程总体而言不难，此篇推文的可取之处有两点：python字典和列表表达式的灵活应用；Matplotlib多类别条形图图例的添加，希望这两点可以在大家的可视化绘制中有所帮助

1.7K1 0

机器学习速成第一集——机器学习基础

Python编程基础 NumPy库介绍下面只用代码示例介绍一些基本的用法(上方为自己实践所得，下方是给的示例，看清楚，不一样的)：创建数组： import numpy as np # 创建一维数组...，而是在排序结果中相应位置进行排序''' # 按某一列UP升序 sorted_df = df.sort_values(by='A') print(sorted_df) # 按多列UP升序 sorted_df...第一个排序结果将根据"A"列的值以降序排序，第二个排序结果将根据"A"列和"B"列的值进行降序排序。'''...# 按单列down降序 sorted_df = df.sort_values(by='A', ascending=False) print(sorted_df) # 按多列down降序 sorted_df1...安装 Seaborn pip install seaborn 导入 Seaborn import seaborn as sns 基本绘图下面是一个使用 Seaborn 绘制简单条形图的例子。

741 0

matplotlib-bilibili，抖音很火的动态数据视频自动生成（第四节)-视频，语音自动合成

“ matplotlib-bilibili，抖音很火的动态数据视频自动生成（第四节)-视频，语音自动合成” ? 还记得上一节中我们所提到的数据动态视频吗？...#adb0ff","y":"#ffb3ff","z":"#90d595","a":"#FDF5E6"} 第四步：建立图表 from matplotlib import animation from matplotlib...chart_barh in enumerate(list): ax.barh(i,chart_barh["数量"],color=color[chart_barh["颜色"]])# 绘制水平方向的条形图...添加图标题 animator=animation.FuncAnimation(fig, graph, frames=range(1,24)) pyplot.show()#移动到函数外面，不然不会动态显示...enumerate(list): self.ax.barh(i,chart_barh["数量"],color=self.color[chart_barh["颜色"]])# 绘制水平方向的条形图

4422 0

让你彻底弄懂用Python绘制条形图（柱状图）

二、竖放条形图 1 竖放条形图绘图原理 Python中绘制竖放条形图需用matplotlib.pyplot中的bar函数，该函数的基本语法为： bar(x, height, [width], [...1 横放条形图绘图原理 Python中绘制横向条形图需用matplotlib.pyplot中的barh函数，该函数和bar函数类似，它的基本语法为： barh(y, width, [height]...五、叠加条形图 有时一个变量的数值恒小于另一个变量，这时可以把两个条形图绘制到一个条形图中，用不同的颜色显示这两个条形图即可。...以股票收盘价和换手率为例，绘制多重显示条形图，具体语句如下： import matplotlib.cm as cm #导入库 result = date.groupby(date.index.year...至此，在Python中绘制条形图已全部讲解完毕，感兴趣的同学可以自己实现一遍

12.2K4 0

matplotlib-bilibili，抖音很火的动态数据视频自动生成（第四节）-视频，语音合成

“ matplotlib-bilibili，抖音很火的动态数据视频自动生成（第四节)-视频，语音自动合成” 还记得上一节中我们所提到的数据动态视频吗？...#adb0ff","y":"#ffb3ff","z":"#90d595","a":"#FDF5E6"} 第四步：建立图表 from matplotlib import animation from matplotlib...chart_barh in enumerate(list): ax.barh(i,chart_barh["数量"],color=color[chart_barh["颜色"]])# 绘制水平方向的条形图...添加图标题 animator=animation.FuncAnimation(fig, graph, frames=range(1,24)) pyplot.show()#移动到函数外面，不然不会动态显示...enumerate(list): self.ax.barh(i,chart_barh["数量"],color=self.color[chart_barh["颜色"]])# 绘制水平方向的条形图

4802 0

2020年iOS中国区各畅销游戏总流水动态图，附数据源下载

动态条形图制作下载bar_chart_race库：直接pip安装的不是最新的，建议大家可以通过以下两种方式下载安装：方式①前往github下载最近的包：https://github.com/dexplo...安装步骤：解压安装文件 cmd中切换目录到安装文件所在目录，比如：cd /d D:\迅雷下载\bar_chart_race-master cmd执行安装命令：python setup.py install...中文字符乱码问题解决方案：参考《详解Matplotlib中文字符显示问题》官方案例演示：数据预览：（数据需要和官方数据格式保持一致） ?..._累计流水横版.mp4', #生成的动态条形图的文件位置 orientation='h', #h条形图 v柱状图 sort...='desc', #降序，asc-升序 n_bars=8, #设置最多能显示的条目数 fixed_order=False,

1.4K2 0

五分钟入门数据可视化

在本文中，我（毛利）展示了使用Python来实现的各种可视化图表。 Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表。...离散变量和连续变量：离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量. 例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得....其中参数 x 是一维数组，bins 代表直方图中的箱子数量，kde 代表显示核密度估计，默认是 True，我们也可以把 kde 设置为 False，不进行显示。...Matplotlib seaborn: ? seaborn ? seaborn 条形图 条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。...Matplotlib seaborn: ? seaborn 饼图饼图是常用的统计学模块，可以显示每个部分大小与总和之间的比例。在 Python 数据可视化中，它用的不算多。

2.7K3 0

Python数据分析案例-药店销售数据分析

最近学习了Python数据分析的一些基础知识，就找了一个药品数据分析的小项目来练一下手。...其中by:表示按哪一列进行排序，ascending=True表示升序排列，ascending=False表示降序排列 #数据排序 dataDF = dataDF.sort_values(by='销售时间...dataDF.drop_duplicates(subset=['销售时间','社保卡号']) totalI = kpil_Df.shape[0] print('总消费次数=',totalI) #计算月份数 #按销售时间升序排序...导入python可视化相关的包 b....分析每天的消费金额 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib #画图时用于显示中文字符 from pylab import mpl mpl.rcParams

1.9K2 2

一起来分析下游戏的开发与销售情况！

#为了中文能正常显示 from matplotlib import font_manager #让图片显示在交互页面 %matplotlib inline 3、代码正文从csv文件中导入数据 pandas...是作为Python进行数据分析的工具库，含有大量简单便捷的方法，在进行数据处理是实用性极强。...['Year'] = sale_df['Year'].astype(int) sale_df.head() #按照年份序列排序-升序（ascending调节升序或降序） sale_df = sale_df.sort_values...请看注释: #获取出版商前十 pb = df['Publisher'].value_counts().sort_values(ascending=False).head(10)#ascending可调整降序或升序...直观显示，绘制出不同游戏类型的销售额图，看看小伙伴们喜欢什么类型的游戏！

7253 0

怎么反转条形图的数据系列顺序

今天跟大家讲解excel在制作条形图时的顺序调整问题不知道大家发现了没有 excel在制作条形图时有一个bug 默认的图表数据系列顺序总是与原数据系列顺序相反无论你是否对原数据进行排序以下两个条形图是分别根据排序过的和未排序的源数据做出的默认条形图...仔细观察你会发现软件默认输出的图表数据系列顺序总是与原数据顺序相反这是excel在制作条形图中一直存在的一个bug 根据我们的阅读习惯大多数人的阅读视线都是自上而下移动我们制作条形图更多的是为了对一组数据的大小进行对比...那么或许有小伙伴会说这还不简单既然软件默认输出数据系列与原数据相反为了得到自上而下降序排列的数据只要将原数据升序排列不就行了确实这不失为一种解决办法但是是一种最笨的办法如果你还记得之前23...那么或许还能省些时间但是如果要手动一个个复制粘贴的将原数据升序排列那么…… 后果很严重，得累到手残，如果数据特别多的话小魔方必须要来拯救你了其实很简单 excel虽然默认的条形图顺序与原数据系列顺序相反...但是在格式设置里面提供了反转顺序的选项只需要勾选一个复选框便可以反转条形图数据系列顺序达到我们想要的展示效果具体操作步骤如下：选中当前图表在顶部菜单选择图表工具——当前所选内容下拉框中选择垂直类别轴

9.3K7 0

刷爆全网的动态条形图，原来5行Python代码就能实现！

说起动态图表，最火的莫过于动态条形图了。在B站上搜索「数据可视化」这个关键词，可以看到很多与动态条形图相关的视频。好多视频都达到了上百万的播放量，属实厉害。 ?...目前网上实现动态条形图现成的工具也很多。比如数可视的「花火hanabi」，嫡数的「镝数图表」，以及国外网站「Flourish」。...但是作为一名Pythoner，当然是想要研究一下如何用Python来实现。之前也看过大佬们通过Matplotlib、Plotly、Pyecharts实现类似的功能，就是代码量有点多，看的脑瓜疼。...所以小F最近发现到了一个库「Bar Chart Race」，堪称Python界最强的动态可视化包。...02 排序方式，默认为降序(desc) # 设置排序方式,asc-升序 bcr.bar_chart_race(df, 'covid19_horiz.gif', sort='asc') ?

2.1K3 1

【python入门项目】在 Python 中创建条形图追赶动画

在 Python 中创建条形图追赶动画方法一：使用 pause() 函数方法二：使用 FuncAnimation() 函数线性图动画： Python 中的条形图追赶动画 Python...中的散点图动画： 条形图追赶的水平移动：评论区抽粉丝送书啦使用 Matplotlib 创建动画有两种方法：使用 pause() 函数使用 FuncAnimation() 函数方法一：使用...考虑下面的示例，我们将使用 matplotlib 创建一个简单的线性图并在其中显示动画：创建 2 个数组 X 和 Y，并存储从 1 到 100 的值。...：线性图动画：在这个例子中，我们将创建一个简单的线性图，它将显示一条线的动画。...中的条形图追赶动画在此示例中，我们将创建一个简单的条形图动画，它将显示每个条形的动画。

2.2K6 1

【数据可视化】Echarts最常用图表

相比柱状图，条形图的优势在于：能够横向布局，方便展示较长的维度项名称。对于条形图的数值大小，必须按照降序排列，以提升条形图的阅读体验。...在图中，由上到下各个柱子依次表示2011年和2012年的世界人口、E国人口、D国人口、C国人口、B国人口和A国人口。由于柱子较多，所以适合使用条形图。...瀑布图的核心是按照维度/指标分解，如公司收入按用途分解、公司年利润按分公司分解、业绩按销售团队分解。...这种情况推荐使用条形图。（3）将数据做排序处理。如果需要比较数据的大小，那么可以事先将数据进行升序或降序处理，避免数据类目较多或数据间差异较小时不相邻的数据难以精确比较。...此外，饼图还应该尽量按升序或降序排列，标准的排序方式是降序。

3531 0

程序员用python给了女友一个七夕惊喜！

这里给大家提供一个简单的点子，用 python 来制作酷炫的动态条形图，展示你们在一起的历程吧！例子如下： ? 一、动态条形图 首先，不妨猜想一下这个是如何实现的。...接着不要忘记设置字体以避免中文显示异常。因为有3个项目需要区分上色，因此再创建一个颜色列表，可以自行百度喜欢的颜色代码。...下一步即为通过 barh 方法绘制条形图，且每次画新图前需清空上一次的图像。...import matplotlib.animation as ani matplotlib 库提供了动态绘图的模块，可以帮助我们更加轻松的制作 gif。...为了更好地展现效果，下面的图中所用数据的时间周期改为了从6月1日到8月25日（七夕），经过了86天，并增加了两条项目。

1.9K2 0

缺失值处理，你真的会了吗？

本期Python数据分析实战学习中，我们将详细讨论数据缺失值分析与处理等相关的一系列问题。作为数据清洗的一个重要环节，一般从缺失值分析和缺失值处理两个角度展开：缺失值分析缺失值处理 ?...将所有特征按照缺失比例降序排列，更加有序地看出缺失值情况，便于后面对拥有不同缺失比例的特征采用不同的处理策略。...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。...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。...，显示出的函数。

1.5K3 0

Pandas绘图功能

Pandas中的绘图是在matplotlib之上构建的，如果你很熟悉matplotlib你会惊奇地发现他们的绘图风格是一样的。本案例用到的数据集是关于钻石的。...柱状图柱状图是一个单变量图（注意区分柱状图和条形图），它将一个数值变量分组到各个数值单元中，并显示每个单元中的观察值数量。直方图是了解数值变量分布的一种有用工具。...条形图 条形图是直观显示分类变量计数的图形，df.plot(kind="bar")： carat_table = pd.crosstab(index=diamonds["clarity"], columns...堆积条形图显示每个条形图中另一个变量的分布： carat_table = pd.crosstab(index=diamonds["clarity"],...总结 Python绘图生态系统有许多不同的库，大部分人可能会很难从中抉择，不知道该如何人下手。Pandas绘图函数使你能够快速地可视化和浏览数据。

1.7K1 0

Python进行数据分析Pandas指南

接着，对清洗后的数据按产品类别进行分组，并计算了每个类别的总销售额。最后，使用Matplotlib创建了一个柱状图展示了不同产品类别的总销售额，并将处理后的数据导出到了一个新的CSV文件中。...# 按产品名称分组并计算总销售额product_sales = sales_data_cleaned.groupby('Product')['Sales'].sum()# 按销售额降序排序product_sales_sorted...(10)# 创建水平条形图显示销售额最高的前10个产品top_10_products.plot(kind='barh', color='green', figsize=(10, 6))plt.title...product_profit = sales_data_cleaned.groupby('Product')['Profit'].mean()# 按利润降序排序product_profit_sorted...(10)# 创建水平条形图显示利润最高的前10个产品top_10_profitable_products.plot(kind='barh', color='blue', figsize=(10, 6))

1.4K38 0

数据可视化分析工具：Matplotlib

Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python工具包之一，它是一个跨平台库，用于根据数组中的数据制作2D图，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、箱型图等。...2.条形图 条形图（bar chart）是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形。条形图可以横置或纵置，纵置时也称为柱状图（column chart）。...3.折线图折线图是排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到折线图中。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。...2D饼图为圆形，仅排列在工作表的一列或一行中的数据可以绘制到饼图中。饼图常用图显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例。...---- 明天6月7日是一年一度的高考日，预祝所有高考学子，考试顺利，金榜题名！ ---- 以上内容来自《Python广告数据挖掘与分析实战》

1.9K1 0

1行代码完成可视化：Seaborn3个常用方法示例

Seaborn就是其中之一，它是一个流行的 Python 数据可视化库。...虽然Seaborn也是基于 Matplotlib ，但是与其他流行的数据可视化库相比，Seaborn 的语法更简单需要的代码更少。...本文中将使用 Seaborn 的来创建以下绘图：散点图折线图直方图箱形图但是，我们将介绍的功能不仅限于这些图，还可以用于创建其他几种图，例如 kde 图、条形图和小提琴图。...我们可以使用 hue 参数通过以不同的颜色显示来区分不同的类别。这是一个将上图中的雌性和雄性企鹅分开的示例。...当所有值按升序排序时：第一个四分位数是找到 25% 数据点的值。中位数是中间的点。第三个四分位数是找到 75% 数据点的值。较高的箱线图表明这些值更加分散。

1.1K3 0

近10年我国和台湾省的贸易往来分析，看外交部的经济制裁如何一针见血

3 2020年中国对亚洲各国(地区)的进口情况然后处理数据，绘制横线条形图。...= '中华人民共和国'] #删除亚洲全量数据行 impt_date2 = impt_date2.sort_values(['2020年'], ascending=False) #整个数据框按2020年的数据进行降序排列...然后处理数据，绘制横线条形图。...= '中华人民共和国'] #删除亚洲全量数据行 expt_date2 = expt_date2.sort_values(['2020年'], ascending=False) #整个数据框按2020年的数据进行降序排列...至此，用Python分析近10年我国和台湾省的贸易往来已讲解完毕。

8762 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