在Python中使用matplotlib模块绘制数据图的示例
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。而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定。
这篇我们用matplotlib从构造最简单的bar一步一步向复杂的bar前行。什么是最简单的bar,看如下语句你就知道她有多么简单了:
import matplotlib.pyplot as plt plt.bar(left = 0,height = 1) plt.show()
执行效果:
是的,三句话就可以了,是我见过最简单的绘图语句。首先我们import了matplotlib.pyplot ,然后直接调用其bar方法,最后用show显示图像。我解释一下bar中的两个参数:
- left:柱形的左边缘的位置,如果我们指定1那么当前柱形的左边缘的x值就是1.0了
- height:这是柱形的高度,也就是Y轴的值了
left,height除了可以使用单独的值(此时是一个柱形),也可以使用元组来替换(此时代表多个矩形)。例如,下面的例子:
import matplotlib.pyplot as plt plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5)) plt.show()
可以看到 left = (0,1)的意思就是总共有两个矩形,第一个的左边缘为0,第二个的左边缘为1。height参数同理。
当然,可能你还觉得这两个矩形“太胖”了。此时我们可以通过指定bar的width参数来设置它们的宽度。
import matplotlib.pyplot as plt plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35) plt.show()
此时又来需求了,我需要标明x,y轴的说明。比如x轴是性别,y轴是人数。实现也很简单,看代码:
import matplotlib.pyplot as plt plt.xlabel(u'性别') plt.ylabel(u'人数') plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35) plt.show()
注意这里的中文一定要用u(3.0以上好像不用,我用的2.7),因为matplotlib只支持unicode。接下来,让我们在x轴上的每个bar进行说明。比如第一个是“男”,第二个是“女”。
import matplotlib.pyplot as plt plt.xlabel(u'性别') plt.ylabel(u'人数') plt.xticks((0,1),(u'男',u'女')) plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35) plt.show()
plt.xticks的用法和我们前面说到的left,height的用法差不多。如果你有几个bar,那么就是几维的元组。第一个是文字的位置,第二个是具体的文字说明。不过这里有个问题,很显然我们指定的位置有些“偏移”,最理想的状态应该在每个矩形的中间。你可以更改(0,1)=>( (0+0.35)/2 ,(1+0.35)/2 )不过这样比较麻烦。我们可以通过直接指定bar方法里面的align="center"就可以让文字居中了。
import matplotlib.pyplot as plt plt.xlabel(u'性别') plt.ylabel(u'人数') plt.xticks((0,1),(u'男',u'女')) plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35,align="center") plt.show()
加载中...
接下来,我们还可以给图标加入标题。
plt.title(u"性别比例分析")
当然,还有图例也少不掉:
import matplotlib.pyplot as plt plt.xlabel(u'性别') plt.ylabel(u'人数') plt.title(u"性别比例分析") plt.xticks((0,1),(u'男',u'女')) rect = plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35,align="center") plt.legend((rect,),(u"图例",)) plt.show()
注意这里的legend方法,里面的参数必须是元组。即使你只有一个图例,不然显示不正确。
接下来,我们还可以在每个矩形的上面标注它具体点Y值。这里,我们需要用到一个通用的方法:
def autolabel(rects): for rect in rects: height = rect.get_height() plt.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2., 1.03*height, '%s' % float(height)) 其中plt.text的参数分别是:x坐标,y坐标,要显示的文字。所以,调用代码如下: import matplotlib.pyplot as plt def autolabel(rects): for rect in rects: height = rect.get_height() plt.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2., 1.03*height, '%s' % float(height)) plt.xlabel(u'性别') plt.ylabel(u'人数') plt.title(u"性别比例分析") plt.xticks((0,1),(u'男',u'女')) rect = plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35,align="center") plt.legend((rect,),(u"图例",)) autolabel(rect) plt.show()
到这里这个图形已经基本完备了,不过可以看到你一个矩形紧靠这顶部,不是很好看。最好能够空出一段距离出来就好了。这个设置我没有找到具体的属性。不过,我还是通过一个小技巧来实现了。就是bar属性的yerr参数。一旦设置了这个参数,那么对应的矩形上面就会有一个竖着的线,我不知道他是干什么的。不过当我把这个值设置的很小的时候,上面的空白就自动空出来了。如图:
rect = plt.bar(left = (0,1),height = (1,0.5),width = 0.35,align="center",yerr=0.000001)
对于左右两边能否空出空白来暂时还没有找到(xerr参数不行)

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

PHP和Python各有优劣,选择取决于项目需求和个人偏好。1.PHP适合快速开发和维护大型Web应用。2.Python在数据科学和机器学习领域占据主导地位。

在CentOS系统上启用PyTorchGPU加速,需要安装CUDA、cuDNN以及PyTorch的GPU版本。以下步骤将引导您完成这一过程:CUDA和cuDNN安装确定CUDA版本兼容性:使用nvidia-smi命令查看您的NVIDIA显卡支持的CUDA版本。例如,您的MX450显卡可能支持CUDA11.1或更高版本。下载并安装CUDAToolkit:访问NVIDIACUDAToolkit官网,根据您显卡支持的最高CUDA版本下载并安装相应的版本。安装cuDNN库:前

Python和JavaScript在社区、库和资源方面的对比各有优劣。1)Python社区友好,适合初学者,但前端开发资源不如JavaScript丰富。2)Python在数据科学和机器学习库方面强大,JavaScript则在前端开发库和框架上更胜一筹。3)两者的学习资源都丰富,但Python适合从官方文档开始,JavaScript则以MDNWebDocs为佳。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Docker利用Linux内核特性,提供高效、隔离的应用运行环境。其工作原理如下:1. 镜像作为只读模板,包含运行应用所需的一切;2. 联合文件系统(UnionFS)层叠多个文件系统,只存储差异部分,节省空间并加快速度;3. 守护进程管理镜像和容器,客户端用于交互;4. Namespaces和cgroups实现容器隔离和资源限制;5. 多种网络模式支持容器互联。理解这些核心概念,才能更好地利用Docker。

MinIO对象存储:CentOS系统下的高性能部署MinIO是一款基于Go语言开发的高性能、分布式对象存储系统,与AmazonS3兼容。它支持多种客户端语言,包括Java、Python、JavaScript和Go。本文将简要介绍MinIO在CentOS系统上的安装和兼容性。CentOS版本兼容性MinIO已在多个CentOS版本上得到验证,包括但不限于:CentOS7.9:提供完整的安装指南,涵盖集群配置、环境准备、配置文件设置、磁盘分区以及MinI

在CentOS系统上进行PyTorch分布式训练,需要按照以下步骤操作:PyTorch安装:前提是CentOS系统已安装Python和pip。根据您的CUDA版本,从PyTorch官网获取合适的安装命令。对于仅需CPU的训练,可以使用以下命令:pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio如需GPU支持,请确保已安装对应版本的CUDA和cuDNN,并使用相应的PyTorch版本进行安装。分布式环境配置:分布式训练通常需要多台机器或单机多GPU。所

在CentOS系统上安装PyTorch,需要仔细选择合适的版本,并考虑以下几个关键因素:一、系统环境兼容性:操作系统:建议使用CentOS7或更高版本。CUDA与cuDNN:PyTorch版本与CUDA版本密切相关。例如,PyTorch1.9.0需要CUDA11.1,而PyTorch2.0.1则需要CUDA11.3。cuDNN版本也必须与CUDA版本匹配。选择PyTorch版本前,务必确认已安装兼容的CUDA和cuDNN版本。Python版本:PyTorch官方支

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。
