柱状图

一.简介 　　主要使用matplotlib基于python的可视化组件实现。 二.代码实现 　 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Mon Jul 13 09:55:30 2019 4 @author: zhen 5 """ 6 import numpy as np 7 import matplotlib.pyplot as plt 8 9 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用黑体显示中文 10 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 正常显示负号 11 12 x = np.array(["稽查","流程","核实","问题","现场","质量","管理","用户","系统","整改"]) # x值取默认值 13 y = np.array([136, 216, 186, 192, 132, 122, 111, 110, 161, 86]) 14 15 sortIndex = np.argsort(-y) # 倒序，返回排序后各数据的原始下标 16 17 x_sort = x[sortIndex] # 重新进行排序，与y保持初始顺序一致 18 y_sort = y[sortIndex] # 重新进行排序，倒序 19 20

“数据可视化”可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。 图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表—-柱状图、折线图、饼图等等—-最为常用。 用户非常熟悉这些图表，但如果被问道，它们的特点是什么，最适用怎样的场合（数据集）？恐怕答得上来的人就不多了。 本文是电子书《 Data Visualization with JavaScript 》第一章的笔记，总结了六种基本图表的特点和适用场合，非常好地回答了上面的问题。 序言 进入正题之前，先纠正一种误解。 有人觉得，基本图表太简单、太原始，不高端，不大气，因此追求更复杂的图表。但是，越简单的图表，越容易理解，而快速易懂地理解数据，不正是”数据可视化”的最重要目的和最高追求吗？ 所以，请不要小看这些基本图表。因为用户最熟悉它们，所以只要是适用的场合，就应该考虑优先使用。 一、柱状图（Bar Chart） 柱状图是最常见的图表，也最容易解读。 它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。年销售额就是二维数据，”年份”和”销售额”就是它的两个维度，但只需要比较”销售额”这一个维度。 柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。 通常来说，柱状图的X轴是时间维，用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到X轴不是时间维的情况

垂直柱状图 题目描述 写一个程序从输入文件中去读取四行大写字母（全都是大写的，每行不超过100个字符），然后用柱状图输出每个字符在输入文件中出现的次数。严格地按照输出样例来安排你的输出格式。 输入格式 四行字符，由大写字母组成，每行不超过100个字符 输出格式 由若干行组成，前几行由空格和星号组成，最后一行则是由空格和字母组成的。 样例输入 THE QUICK BROWN FOX JUMPED OVER THE LAZY DOG . THIS IS AN EXAMPLE TO TEST FOR YOUR HISTOGRAM PROGRAM . HELLO ! 样例输出 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z import java . util . * ; public class Main { public static void main ( String [ ] args ) {

背景 在 Bokeh 初探 之后，学习使用它来做个图 目标 做一个柱状图，支持多个 y 数据源，即有堆叠效果的柱状图 stacked bar 实现 单数据源 简单的柱状图 参考 Handling Categorical Data — Bokeh 1.4.0 documentation from bokeh.io import show, output_file from bokeh.plotting import figure output_file("bars.html") fruits = ['Apples', 'Pears', 'Nectarines', 'Plums', 'Grapes', 'Strawberries'] counts = [5, 3, 4, 2, 4, 6] p = figure(x_range=fruits, plot_height=250, title="Fruit Counts", toolbar_location=None, tools="") p.vbar(x=fruits, top=counts, width=0.9) p.xgrid.grid_line_color = None p.y_range.start = 0 show(p) 效果图见上述参考 增加一个 y 数据源，做堆叠效果 这样的话，需要考虑： 数据源：不能是单一的列表了

柱状图在平常的图表中是非常常用的图，本节我们来看下如何来显示柱状图。 代码为： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 柱子的数量 n = 12 # 生成X轴上的坐标位置 X = np.arange(n) # 生成Y轴上的值 Y = np.random.rand(n) plt.bar(X, Y) # 生成柱状图上的标注值 for x,y in zip(X, Y): # 在(x, y+0.01)位置处显示y轴的坐标值，ha=horizontal alignment(水平对齐方式)为居中对齐，va=vertical alignment(垂直对齐)设置为底部对齐方式 plt.text(x, y+0.01, "%.2f" % y, ha='center', va='bottom') # 显示图表 plt.show() 显示的图为： 来源： https://www.cnblogs.com/dreampursuer/p/7859687.html

222 # coding utf-8 # import matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import xlrd def read_excel(path): try: list = [] file = xlrd.open_workbook(path) sheet = file.sheet_by_index(0) rows = sheet.row_values for line in range(0, sheet.nrows): list.append(rows(line)) return list except: pass def fun1(): # population = read_excel(r'renkou2016.xlsx') # 人口列表 　　 population=[['年末总人口(万人)', 138271.0], ['0-14岁人口(万人)', 23091.0], ['15-64岁人口(万人)', 100246.0], ['65岁及以上人口(万人)', 14933.0]]#测试数据 date = [] name = [] for i in range(0,len(population)): date.append(population[i]

题目描述 写一个程序从输入文件中去读取四行大写字母（全都是大写的，每行不超过100个字符），然后用柱状图输出每个字符在输入文件中出现的次数。严格地按照输出样例来安排你的输出格式。 输入格式 四行字符，由大写字母组成，每行不超过100个字符 输出格式 由若干行组成，前几行由空格和星号组成，最后一行则是由空格和字母组成的。在任何一行末尾不要打印不需要的多余空格。不要打印任何空行。 输入 THE QUICK BROWN FOX JUMPED OVER THE LAZY DOG . THIS IS AN EXAMPLE TO TEST FOR YOUR HISTOGRAM PROGRAM . HELLO ! 输出 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z 之前也看了一些题解，有些比较麻烦，有些虽然思路简单但是太暴力，我趁着上网课的功夫刷了这题并且简化了一下代码 如下 # include

第9节 柱状图 第10节 分组柱图 第11节 水平柱状图 第12节 饼图 第13节 折线图、叠加区域图 第14节 散点图、直方图 第15节 密度图、数据相关性 第16节 多表联合 第17节 数据校验、轴的概念 第18节 分割列 第19节 求和平均统计 第20节 定位、消除重复数据 第21节 旋转表格 第23节透视表、分组、聚合 第24节线性回归、数据预测 第25节条件格式 第26节条件格式 第29课SQL Server 第30课复杂函数调用 来源： CSDN 作者： 好多米的秃头之路1024 链接： https://blog.csdn.net/weixin_46276803/article/details/104618157

今天有一个需求 是这样的 柱状图：当鼠标移到 x轴线上 显示 弹框 内容一 　　　　当鼠标移到柱状图上 显示 弹框 内容二 首先 鼠标移到 坐标轴线的时候 弹框显示 的开关 xAxis: { data: xAxisDatat, name: '', silent: false, axisPointer:{ show:true, type:'line', lineStyle:{ color:'#7198d2', }, triggerTooltip:true,//鼠标移到坐标轴线上 弹框显示 label: { show:true, fontSize: 12, formatter: function (params) { //这里显示的是xAxis.data的内容 会显示在x轴上方 并不是需求那个弹框 company=params.value return params.value } } // triggerTooltip:false, }, axisLabel:{ // interval: 0,// 0 强制显示所有，1为隔一个标签显示一个标签，2为隔两个 rotate: -25,//标签旋转角度，在标签显示不下的时可通过旋转防止重叠 textStyle: { fontSize: 10,//字体大小 } }, axisLine: {onZero: true}, splitLine:

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt students = pd.read_excel('D:/output.xlsx', index_col='idx') students.sort_values(by='M2019', inplace=True, ascending=True) print(students) # 设置柱状图 # 使用pandas绘图 students.plot.bar(x='Name', y=['M2018','M2019'], color=['orange','red'], title='Internation Students By Field') plt.title('This is Internation Students by Field',fontsize=16, fontweight='bold') plt.xlabel('Student Name', fontweight='bold') plt.ylabel('Student Score', fontweight='bold') # 拿到当前的x周 ax = plt.gca() ax.set_xticklabels(students.Name, rotation='45', ha='right') af = plt.gcf()