条形图

为什么使用matplotlib matplotlib是python中一款功能非常强大的绘图组件，可以根据给定的数据绘制出多种不同的形状，比如直方图、条形图、柱状图、散点图等，就像前端的echart那样，可以将分析后的数据使用形状展示出来，通过图形更加直观的展现出数据内在的规律和趋势 matplotlib通常是数据分析的最后一环，通过python其他的工具对数据进行处理之后，再使用matplotlib对数据绘图 总结来说，matplotlib的作用如下 1.能将数据进行可视化,更直观的呈现 2.使数据更加客观、更具说服力 matplotlib环境安装 matplotlib直接可以使用pip命令即可完成安装，但是个人在安装的时候发现非常慢，因此建议使用豆瓣源的镜像地址安装，执行如下几行命令即可 pip install matplotlib - i http : / / pypi . douban . com / simple -- trusted - host pypi . douban . com pip install numpy - i http : / / pypi . douban . com / simple -- trusted - host pypi . douban . com pip install pandas - i http : / / pypi .

pandas 常见绘图总结 文章目录 pandas 常见绘图总结 前言 一 设置字体和显示中文 二 pandas 可视化(0.25.3版本） 1 线形图 2 条形图 2.1 垂直条形图 2.2 水平条形图 3 饼图 4 散点图 4.1 普通散点图 4.2 气泡图 4.3 多组散点图 5 面积图 6 箱线图 7 直方图 8 核密度曲线 9 hexbin（六边形图） 前言 pandas的强大让人毋庸置疑，一个集数据审阅、处理、分析、可视化于一身的工具，非常好用。 大家都知道，Matplotlib 是众多 Python 可视化包的鼻祖，也是Python最常用的标准可视化库，其功能非常强大，同时也非常复杂，想要搞明白并非易事。所幸pandas本身就有数据可视化的功能已经可以满足我们大部分的要求了，也就省下了我们很多自己使用 如 Matplotlib 来数据可视化的工作。 一 设置字体和显示中文 Pandas在绘图时,会显示中文为方块,主要原因有二: matplotlib 字体问题，seaborn 字体问题。 没有中文字体，所以我们只要手动添加中文字体的名称就可以了，不过并不是添加我们熟悉的“宋体”或“黑体”这类的名称，而是要添加字体管理器识别出的字体名称，matplotlib自身实现的字体管理器在文件font_manager.py中，自动生成的可用字体信息在保存在文件fontList

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 本文将教大家如何使用Excel 2007 制作甘特图 。Excel并未提供甘特图类型，但还是可以绘制甘特图的，方法就是通过对堆积条形图类型进行自定义，使之显示任务、任务工期和层次结构。 下面的过程可帮助创建 甘特图 （Gantt Chart），并且结果与上图相似。对于此图表，我们使用示例工作表数据。您可以将这些数据复制到工作表中，也可以使用自己的数据，只要使用的列标题和工作表结构是相同的。 将示例工作表数据复制到一个空白工作表中，或者打开包含要绘制到甘特图中的数据的工作表； 注释 B 列和 C 列中（开始时间和工期）的值分别代表与开始日期相差的天数和完成任务所需的天数。 选择要在甘特图中绘制的数据（我们的示例工作表数据中为 A1:C6）； 在“插入”选项卡上的“图表”组中单击“条形图”； 在“二维条形图”下单击“堆积条形图”； 在图表中，单击第一个数据系列，或者从图表元素列表中选择该数据系列（“格式”选项卡、“当前选择”组和“图表元素”框）； 在“格式”选项卡上的“当前选择”组中，单击“设置所选内容格式”； 单击“填充”，然后单击“无填充”。 单击“关闭”。 在图表上，单击图例，然后按Delete。 选择纵坐标轴（数值轴），或者从图表元素列表中选择该坐标轴（“格式”选项卡、“当前选择”组和“图表元素”框）。 在

关于matplotlib中一些常见的函数，https://www.cnblogs.com/TensorSense/p/6802280.html这篇文章讲的比较清楚了，https://blog.csdn.net/ouyangjianxiu/article/details/76299171这个也讲的不错 plot函数 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs): x为x轴数据，可为列表或数组；y同理；format_string 为控制曲线的格式字符串， **kwargs 第二组或更多的（x, y, format_string） format_string: 由 颜色字符、风格字符和标记字符组成。 颜色字符：‘b’蓝色 ；‘#008000’RGB某颜色；‘0.8’灰度值字符串 风格字符：‘-’实线；‘--’破折线； ‘-.’点划线； ‘：’虚线 ； ‘’‘’无线条 标记字符：‘.’点标记 ‘o’ 实心圈 ‘v’倒三角 ‘^’上三角 eg： plt.plot(a, a*1.5, ‘go-’, a, a*2, ‘*’) 第二条无曲线，只有点 plot 显示中文字符 pyplot并不默认支持中文显示，需要rcParams修改字体来实现 rcParams的属性： ‘font.family’ 用于显示字体的名字 ‘font.style’ 字体风格，正常

微信公众号：易执 如有问题或建议，请公众号留言 Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，不需要 经过大量的调整就能使你的图变得精致。 注：所有代码均在IPython notebook中实现 barplot(条形图) 条形图表示数值变量与每个矩形高度的中心趋势的估计值，并使用误差线提供关于该估计值附近的不确定性的一些指示。具体用法如下： seaborn.barplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, estimator=(function mean), ci=95, n_boot=1000, units=None, orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, errcolor='.26', errwidth=None, capsize=None, dodge=True, ax=None, **kwargs) 接下来还是通过具体例子学习里面的一些参数的用法： %matplotlib inline import pandas as pd import

每个条形图由 3元组（Li，Hi，Ri）表示。其中，Li 和 Ri分别为条形图左右竖线的 x 坐标值，Hi 为条形图的高度。例如，上图的 8个条形图表示为：（1,11,5），（2,6,7），（3,13,9），（12,7,16），（14,3,25），（19,18,22），（23,13,29），（24,4,28）。条形图的轮廓可用轮廓向量（V1，V2，…，Vm）表示。当 i 为奇数时，Vi 表示条形图轮廓中一条竖线的 x 坐标值：当i 为偶数时，Vi 表示条形图轮廓中一条横线的高度。 例如，上图的条形图轮廓向量为（1,11,3,13,9,0,12,7,16,3,19,18,22,3,23,13,29,0）。 现在，对于给点的 n个条形图，计算其条形图轮廓。 ★数据输入 第一行一个正整数 n，表示 n 个条形图（1 <= n <= 4000）。 接下来 n 行，每行有 3 个整数（Li，Hi，Ri），Li 和 Ri 分别为条形图左右竖线的 x 坐标值，Hi 为条形图的高度（-3000 <= Li，Ri<= 3000， 1 <= Hi <= 1000）。 ★数据输出 输出计算出的条形图轮廓向量。 分析： 其实就是按照图示，把左边的图形转化成一个右边的图形 输出的时候判断相邻间隔是否高度不同即可 注意左右边界可以有负数，所以要加上去，否则数组越界 另外由于h <= 1000 n <=

目录 1.学习目的 2前言 3.对比型数据可视化 3.1 柱状图 3.2 条形图 3.3 面积图 3.4 气泡图 3.5 单词云图 3.6 雷达图/星状图 4.分布型数据可视化 4.1 直方图 4.2 茎叶图 4.3 箱线图 4.4 概率密度图 4.5 散点图/气泡图 4.6 热力图 4.7 地图 5.总结 6.作业 6.1 电商 6.2 公司店铺月度收入,成本和综合评分 「对比型数据」和「分布型数据」的可视化 1.学习目的 了解数据之间的对比关系，可以通过哪些「标记+视觉通道」映射，从而来表现差异； 熟练掌握表示数据对比关系的图形类型，以及这些图形的适用场景、异同； 熟悉描述性统计的相关内容，掌握分布型数据可视化的常用图表和适用场景； 实践：给定2个数据集，选择合适的图表并进行可视化呈现，实现工具不限； 2前言 「对比型数据」：对比两组或两组以上数据的差异。 「分布型数据」：研究数据分布的集中趋势、离散程度、偏态和峰度等。 3.对比型数据可视化 一般来说,对比多组数据之间的差异,我们是通过不同的标记和视觉通道体现出来的. 高度差异/宽度差异：柱状图、条形图。 面积差异：面积图、气泡图。 字号差异：单词云图。 形状差异：星状图。 3.1 柱状图 柱状图可以使离散时间数据可视化的方式之一,系列值的数据类型是时间. 柱状图除了可以用于离散时间数据的可视化

一、特点 离散数据，数据之间没有直接的关系 二、分类 1、垂直条形图 2、水平条形图 来源： https://www.cnblogs.com/wt7018/p/11946386.html

图片灰度处理 三种方法 读图: jin = plt.imread('./jinzhengen.png') 最小值 作为灰度值 jin_min = jin.min(axis=2) 最大值 作为灰度值 jin_max = jin.max(axis=2) 平均值 作为灰度值 jin_mean = jin.mean(axis=2) 加权平均值 作为灰度值 (使用最多) weight = np.array([0.299,0.587,0.114]) # 权重 jin_weight = np.dot(jin, weight)/3 Matplotlib基础知识 Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 : 水平和垂直的轴线 x轴和y轴刻度 : 刻度标示坐标轴的分隔，包括最小刻度和最大刻度 x轴和y轴刻度标签 : 表示特定坐标轴的值 绘图区域 : 实际绘图的区域 可以理解为 画板(包含边框), 画布(绘图区) 只含单一曲线的图 plt.plot(x,y) plt.plot(y) # 只给一个值,默认为y轴,以y数据索引0 到 N-1 作为x轴 包含多个曲线的图 1、可以使用多个plot函数（推荐），在一个图中绘制多个曲线 (碰到 plt.show() 函数结束本次绘图) plt.plot(x,y)plt.plot(x,np.sin(x))plt.show() #

“均匀分布”的随机数 需要打开本章的数据文件“sim.sav.”。 1、设置随机数种子 1选择【转换】--【随机数字生成器】，勾选‘设置起点’，并在‘固定值’ 的下‘值’中输入一个用户给定的数值。该数值用于记录随机数生成的起点，下次如果需要重复生成，同样的结果，只要重新进入该过程，把活动生成器初始化中的‘固定值’设置成同一个数，就可以生成同一组随机数。在统计模拟中，这个设定的数值被称为随机数种子。当然，如果以后不需要重复生成该组随机数，就可以不用进行该步骤。这里我们设置活动生成器，初始化的部分固定值为‘123456’。 2选择【转换】--【计算变量】，在目标变量框中输入变量名‘Spinn’ 在‘数字表达式’框中输入‘TRUNC(RV.UNIFORM(1,5))’,然后单击 【确认】按钮，在spss数据编辑器中生成了1000个随机数，他们是在1和4之间等可能的取值。 （1）选择【分析】--【描述统计】--【频率】，然后把变量‘Spinn’选入‘变量’框中。 （2）单击【图表】按钮，‘频率：图表’对话框，勾选‘直方图’选项 （3）单击【继续】按钮，返回‘频率’对话框，然后单击【确认】按钮。 1，正态分布的随机变量是连续型随机变量，其可能取值是所有实数数据分析的所有模型和，理论都要求数据服从正态分布，因此正态分布的随机数在模拟中，有广泛应用正态分布的随机数的生成和4