条形图，也称柱状图，看起来像直方图，但完是两码事。条形图根据不同的x值，为每个x指定一个高度y，画一个一定宽度的条形；而直方图是对数据集进行区间划分，为每个区间画条形。 ? ?
本篇介绍matplotlib中柱状图/条形图的用法。 bar()函数用来绘制柱状图（垂向的），barh()函数用来绘制条形图（水平的）。...我们先绘制一个最简单的柱状图： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np X= np.arange(0,16,2)#X决定了各个bar在X轴的位置...还可以给数据（height）添加误差： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np X= np.arange(0,16,2) height= [...水平的条形图的用法完全类似，只需对应的x改为y，函数用barh(): import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np Y= np.arange(0,16,2...1, tick_label=["A","B","C","D","E","F","G","H"],xerr =xerr,ecolor="b",capsize=6) plt.title("条形图示例
颜色标识 2）气泡循环 3）细节调整(年份添加、坐标控制) 1、颜色标识：创建100种颜色标识产品 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation import random #使用random创建100种颜色 def create_color...as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation import random #使用random创建100种颜色 def create_color...2.2 动态条形图 以下数据集记录了A-N国1995-2015人口变化，绘制时间段内的人口变化柱状图： 考虑到动态变化存在柱状图互相交换问题，为了优化展示效果，采用pandas_alive库进行绘制...这里为10，表示只显示前10的国家人口 动态条形图 如果要求为柱状图，添加orientation参数即可 sel_df.plot_animated(filename = r"C:\Users\28798
交互式导航 原文：Interactive navigation 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 所有图形窗口都带有导航工具栏，可用于浏览数据集。...保留宽高比 使用鼠标平移/缩放时按住CONTROL 切换网格 鼠标在轴域上时按下g 切换x轴刻度（对数/线性） 鼠标在轴域上时按下L或k 切换y轴刻度（对数/线性） 鼠标在轴域上时按下l 如果你使用matplotlib.pyplot...确切的语法取决于你的 UI，但在`matplotlib/examples/user_interfaces目录中有每个受支持的 UI 的示例。...这里是一些 GTK 的示例代码： import gtk from matplotlib.figure import Figure from matplotlib.backends.backend_gtkagg...import FigureCanvasGTKAgg as FigureCanvas from matplotlib.backends.backend_gtkagg import NavigationToolbar2GTKAgg
问题或建议，请公众号留言; 背景介绍 今天我们学习使用Matplotlib创建条形图表，非常适合展示每个类别对应的总值方式显示数据，将学习从csv文件中加载数据，并将数据进行条形图表的方式展示，csv...接下来我们编码实现图表展示： import pandas as pd from collections import Counter from matplotlib import pyplot as...plt from matplotlib import font_manager #设置图表样式 plt.style.use('fivethirtyeight') #这里使用pandas读取csv文件...设置图表的字体微软雅黑 防止中文乱码的 zh_font = font_manager.FontProperties(fname='C:\\Windows\\Fonts\\msyh.ttf') #使用横向条形图表
实现路径的动态显示和交互式绘图（和Matlab功能类似）。 ...Anaconda官方地址：https://www.continuum.io/downloads/ matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图...matplotlib官方地址：http://matplotlib.org/ 在调研matplotlib动态绘制曲线方法中，和matlab相似有animation方法和交互式绘图，但是animation...方法灵活性不高，不太适合路径的实时动态显示，本文最后采用交互式绘图模（interactive mode）。...采用交互式绘图模式后，可以方便地绘出障碍物的运动轨迹和当前位置，深切感觉matplotlib和matlab很类似，基本matlab的功能都可以在matplotlib中找到，所以matlab中的代码也可以很快移植到
绘制第一象限的反比例函数曲线，然后在第一象限绘制一个矩形，鼠标移动至矩形上B点附近时在B点绘制一个紫色实心圆，按下鼠标左键可以拖动B点位置，实时绘制矩形对角线以...
一、条形图 # 实践：绘制人染色体长度分布图 x <- read.csv(file = "homo_length.csv",header = T) head(x) x <- x[1:24,] barplot...,las=2, border = F,width = c(1,2),space = 1,density = 12,angle = c(45,135)) 人染色体长度分布图 二、分组条形图...#绘制分组条形图 x <- read.csv("sv_distrubution.csv",header = T,row.names = 1) head(x) #barplot(x) barplot...ylim = c(0,800), main = "SV Distribution",xlab="Chromosome Number",ylab="SV Numbers") 堆叠条形图
交互式图表受到所有人的喜爱，因为它们能够更有效地讲述故事。在数据科学和相关领域也是如此。探索性数据分析是数据预处理管道中的一个重要步骤，在生态系统中有许多可用的库来实现这一点。...matplotlib可以更改使用的后端的创建来交互式图，本文将研究两个这样的后端，以及它们如何使matplotlib在Jupyter 中呈现交互性。...这意味着交互的先决条件是拥有一个交互式后端。在Jupyter notebook的默认后端是由%matplotlib inline启用的内联后端。...它在渲染静态图像方面很出色，但不提供诸如平移、缩放或从其他单元格自动更新数字等交互式功能。 当启用其他后端时就可以实现交互式图像操作。本文将介绍两个常见的方法，可以在数据可视化任务中使用它们。...nbagg后端 backend_nbagg可以在notebook上呈现交互式图形。它利用了为webagg作为开发的基础。
Seaborn：基于Matplotlib的高级库，主要用于统计图形，图表美观且简便。Plotly：一个用于绘制交互式图形的库，适用于动态、响应式的网页展示。...Bokeh：另一个绘制交互式图形的库，适用于Web开发。本教程将介绍Matplotlib、Seaborn和Plotly这三大常用库的使用方法，帮助你掌握数据可视化的技能。...安装方法如下：pip install seaborn绘制常见统计图Seaborn专注于统计图形，最常见的图形类型包括散点图、条形图和箱线图。...Plotly交互式图形Plotly安装与基础概念Plotly是一个用于创建交互式图形的库，适合动态和响应式的数据可视化。...每个库都有其独特的功能和优点：Matplotlib：强大而灵活，适合基础图形的绘制。Seaborn：简洁易用，适合绘制统计图形。Plotly：适合绘制交互式图形，适用于动态数据展示。
Matplotlib是一个功能强大的Python库，用于数据可视化和创建2D绘图。它提供了用于创建静态、动画和交互式图的各种工具，包括线图、散点图、条形图、直方图等。...启用内联后端后，Matplotlib 命令的输出将直接在笔记本单元格中呈现为静态图像或交互式绘图，从而更轻松地在交互式环境中浏览和分析数据。...借助 ipympl 后端，用户可以创建可以使用鼠标或键盘平移、缩放和缩放的交互式绘图，从而更轻松地在交互式环境中探索和分析数据。...ipympl 后端支持多种绘图类型，包括线图、散点图、条形图、直方图等。...它将在 Jupyter 笔记本中创建一个空的交互式图形;这一次，我们可以看到空荡荡的白色身影。 例 1 我们在顶部使用了魔术命令 %matplotlib ipympl。
数据可视化是数据分析中极为重要的部分，而数据可视化图表(如条形图，散点图，折线图，地理图等)也是非常关键的一环。...Matplotlib Matplotlib是Python的数据可视化库和二维绘图库，它是Python社区中最流行，使用最广泛的绘图库。它带有跨多个平台的交互式环境。...Matplotlib可以用于Python脚本，Python和IPython外壳，Jupyter笔记本，Web应用程序服务器等。...可以使用Matplotlib创建图，条形图，饼图，直方图，散点图，误差图，功率谱图，干图以及您想要的任何其他可视化图！...数据可视化专家可以使用bokeh为现代Web浏览器创建各种交互式图，该bokeh可用于交互式Web应用程序，HTML文档或JSON对象。Bokeh具有3个级别可用于创建可视化。
简介 大家好，我是章北海 推荐一个开源的科研图表可视化神器——pylustrator 简单来说，Pylustrator 提供了一个 UI 来调整 Matplotlib 图表，使对可视化进行最终调整变得更加容易...你可以随意用鼠标调整Matplotlib图表中的布局、尺寸、文本、注释等内容，交互式地对图形进行组合。 所有更改都被跟踪并转换为代码，该代码会自动集成到调用脚本文件中。...# import matplotlib and numpy as usual import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # now import...(0, np.mean(a)) plt.bar(1, np.mean(b)) # show the plot in a pylustrator window plt.show() 然后就会弹出一个交互式页面
交互式可视化库 数据可视化可以是静态的也可以是交互的，交互式的数据可视化是指人们使用计算机和移动设备深入图表和图形的具体细节，然后用交互的方式改变他们看到的数据。...它的优势在于能够创建交互式的网站图，可以很容易地将数据输出为JSON对象、HTML文档或交互式Web应用程序。Bokeh还支持流媒体和实时数据。...可以在线绘制条形图、散点图、饼图、直方图等多种图形，可以画出很多媲美Tableau的高质量图。Plotly支持在线编辑图形，支持Python、JavaScript、MATLAB和R等多种语言的API。...1 Matplotlib Matplotlib是Python数据可视化库的元老，尽管它已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库，编写几行代码即可生成线图、直方图、功率谱密度图、条形图...由于Seaborn是在Matplotlib基础上构建的，因此用户还需要了解Matplotlib以便调整Seaborn的默认值。
参考链接： Python Matplotlib数据可视化 plot折线图 介绍 使用Python进行数据分析，数据的可视化是数据分析结果最好的展示方式，这里从Analytic Vidhya...强烈推荐：Analytic Vidhya Python数据可视化库 Matplotlib:其能够支持所有的2D作图和部分3D作图。能通过交互环境做出印刷质量的图像。...Seaborn：基于Matplotlib，seaborn提供许多功能，比如：内置主题、颜色调色板、函数和提供可视化单变量、双变量、线性回归的工具。其能帮助我们构建复杂的可视化。 ...EMPIDGenderAgeSalesBMIIncomeE001M34123Normal350E002F40114Overweight450E003F37135Obesity169E004M30139Underweight189E005F44117Underweight183E006M36121Normal80E007M32133Obesity166E008F26140Normal120E009M32133Normal75E010M36133Underweight40 作图 # -*- coding:UTF-8 -*- import matplotlib.pyplot...['Age']) plt.show() # 3、小提琴图 sns.violinplot(df['Age'], df['Gender']) sns.despine() plt.show() # 4、条形图
Matplotlib Matplotlib 是 Python 的一个绘图库，可以绘制出高质量的折线图、散点图、柱状图、条形图等等。它也是许多其他可视化库的基础。...as pd df = pd.read_csv('data.csv') sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=df) Plotly Plotly 是一个交互式数据可视化库...np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y)) fig.show() Bokeh Bokeh 是一个交互式数据可视化库...它可以绘制出高质量的折线图、散点图、柱状图、条形图等等。...color='variable')) + \ geom_line() + \ theme_bw() Holoviews Holoviews 是一个 Python 可视化库，可以创建交互式的数据可视化
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'] men_means...label='Women') ax.set_ylabel('Scores') ax.set_title('Scores') ax.legend() plt.show() import matplotlib...import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'] men_means...'center', va='bottom') autolabel(rects1) autolabel(rects2) fig.tight_layout() plt.show() import matplotlib.pyplot
Matplotlib是Python数据可视化库的元老，尽管它已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库，编写几行代码即可生成线图、直方图、功率谱密度图、条形图、错误图、散点图等。...交互式可视化库 数据可视化可以是静态的也可以是交互的，交互式的数据可视化是指人们使用计算机和移动设备深入图表和图形的具体细节，然后用交互的方式改变他们看到的数据。...它的优势在于能够创建交互式的网站图，可以很容易地将数据输出为JSON对象、HTML文档或交互式Web应用程序。Bokeh还支持流媒体和实时数据。...除了默认的Matplotlib后端，它还添加了一个Bokeh后端。结合Bokeh提供的交互式小部件，可以使用HTML5和WebGL快速生成交互式视图，以及进行高维数据的可视化探索。...可以在线绘制条形图、散点图、饼图、直方图等多种图形，可以画出很多媲美Tableau的高质量图。
将通过专注于几个具体的属性来评价一个可视化工具的优缺点： 互动性 你想要交互式可视化吗？像Altair、Bokeh和Plotly这样的库允许你创建交互式图表，用户可以探索和互动。...Plotly Plotly[4]图形库提供了一种毫不费力的方式来创建交互式和高质量的图形。它提供了一系列类似于Matplotlib和Seaborn的图表类型，包括线图、散点图、面积图、条形图等等。...让我们考虑一下前面的用Matplotlib创建的条形图例子。...，用户可以将鼠标悬停在每个条形图上，查看相应的用户和关注者数量。...Bokeh Bokeh是一个高度灵活的交互式可视化库，专为网络浏览器设计。 优点 Matplotlib的交互式版本 在交互式可视化方面，Bokeh作为与Matplotlib最相似的库脱颖而出。
使用 Altair，我们可以通过类似于 Seaborn 图的条形图、直方图、散点图和气泡图、网格图和误差图等创建交互式数据可视化。...条形图和计数图 在下一组可视化中，我们将绘制一个基本的条形图和计数图。这一次，我们还将添加一个图表标题。我们将使用"cylinders"和"mpg"属性作为绘图的 x 和 y。...交互图 我们现在来到这个比较中的最后一组可视化——交互式绘图。 与 Bokeh、Plotly 和 Dash 库相比，Altair 在交互式绘图方面语法更简单。...这是 Seaborn 获胜的一个点，我们可以利用 matplotlib 功能通过 Seaborn 库生成饼图。...此外，如果你的项目需要饼图，那么 matplotlib 或 Seaborn 是你的首选。如果要获得交互式且外观略微精致的可视化效果，可以选择 Altair。
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