本文实例为大家分享了python绘制折线图和条形图的具体代码,供大家参考,具体内容如下

最近开始写小论文啦,中间不免要作各种各样的图,学习后自己作了个小笔记,供小伙伴一起学习哦。

折线图

import matplotlib.pyplot as plt
#x轴取值不一样时
# x1=[0,0.1,0.3,0.5,0.7,0.8,0.9]
# y1=[0.7150,0.7147,0.7088,0.7029,0.6996,0.6942,0.5599]
# x2=[0,0.1,0.2,0.5,0.6,0.8,0.9,1]
# y2=[0.7150,0.7146,0.6969,0.6496,0.5568,0.5196,0.4248,0.3344]
# x3=[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1]
# y3=[0.7150,0.7147,0.7068,0.7016,0.6283,0.5889,0.5155,0.4992,0.4728,0.3909,0.3310]

# x轴取值一样时
x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
y1 = [57,74,66,69,88,82,78,70,80,92,69,99]
y2 = [44,47,48,55,56,48,86,69,58,60,63,79]
y3 = [61,77,59,85,79,80,53,48,50,66,88,81]

plt.title('快递月件量')  # 折线图标题

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 折线图中需显示汉字时,得加上这一行

plt.xlabel('月份/月')  # x轴标题
plt.ylabel('快递件数')  # y轴标题
plt.plot(x, y1, marker='o', markersize=3)  # 绘制折线图,添加数据点形状并设置点的大小
plt.plot(x, y2, marker='^', markersize=3)  #^:点的形状为三角形
plt.plot(x, y3, marker='*', markersize=3)  #星形

for a, b in zip(x, y1):
    plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10)  # 设置数据标签位置及字体大小
for a, b in zip(x, y2):
    plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10)
for a, b in zip(x, y3):
    plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10)

plt.legend(['邮政', '顺丰', '圆通'])  # 设置折线名称

plt.show()  # 显示折线图

结果:

单条形图

import matplotlib.pyplot as plt

# 条形图需要显示中文时,需要下面这两行代码
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

quarters = ('第一节度', '第二季度', '第三季度', '第四季度')  #x轴
courier_number = [310, 382, 256, 402]  #x轴对应的数量

plt.bar(quarters, courier_number)   #作图
#plt.barh(quarters, courier_number)  # 若要横放条形图,用函数barh
plt.title('四个季度快递数量的调查结果')  #条形图标题

plt.show()

结果:

并列条形图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 条形图需要显示中文时,需要下面这两行代码
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 输入统计数据
quarters = ('第一节度', '第二季度', '第三季度', '第四季度')  #x轴
courier_number_before = [310, 382, 256, 402]
courier_number_now = [320, 420, 388, 432]

bar_width = 0.3  # 设置条形宽度
index_before = np.arange(len(quarters))  # 之前四季度条形图的横坐标
index_now = index_before   bar_width  # 现在四季度条形图的横坐标

# 使用两次 bar 函数画出两组条形图
plt.bar(index_before, height=courier_number_before, width=bar_width, color='b', label='去年')
plt.bar(index_now, height=courier_number_now, width=bar_width, color='g', label='今年')

plt.legend()  # 显示图例
plt.xticks(index_before   bar_width/2, quarters)  # 让横坐标轴刻度显示 四个季度的快递量, index_before   bar_width/2 为横坐标轴刻度的位置
plt.ylabel('快递数量')  # 纵坐标轴标题
plt.title('去年今年四个季度快递数量的调查结果')  # 图形标题

plt.show()

大家根据需要进行代码相应的改变。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持Devmax。

python绘制折线图和条形图的方法的更多相关文章

  1. XCode 3.2 Ruby和Python模板

    在xcode3.2下,我的ObjectiveCPython/Ruby项目仍然可以打开更新和编译,但是你无法创建新项目.鉴于xcode3.2中缺少ruby和python的所有痕迹(即创建项目并添加新的ruby/python文件),是否有一种简单的方法可以再次安装模板?我发现了一些关于将它们复制到某个文件夹的信息,但我似乎无法让它工作,我怀疑文件夹的位置已经改变为3.2.解决方法3.2中的应用程序模板

  2. Swift基本使用-函数和闭包(三)

    声明函数和其他脚本语言有相似的地方,比较明显的地方是声明函数的关键字swift也出现了Python中的组元,可以通过一个组元返回多个值。传递可变参数,函数以数组的形式获取参数swift中函数可以嵌套,被嵌套的函数可以访问外部函数的变量。可以通过函数的潜逃来重构过长或者太复杂的函数。

  3. 10 个Python中Pip的使用技巧分享

    众所周知,pip 可以安装、更新、卸载 Python 的第三方库,非常方便。本文小编为大家总结了Python中Pip的使用技巧,需要的可以参考一下

  4. Swift、Go、Julia与R能否挑战 Python 的王者地位

    本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容,请发送邮件至dio@foxmail.com举报,一经查实,本站将立刻删除。

  5. 红薯因 Swift 重写开源中国失败,貌似欲改用 Python

    本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容,请发送邮件至dio@foxmail.com举报,一经查实,本站将立刻删除。

  6. 你没看错:Swift可以直接调用Python函数库

    上周Perfect又推出了新一轮服务器端Swift增强函数库:Perfect-Python。对,你没看错,在服务器端Swift其实可以轻松从其他语种的函数库中直接拿来调用,不需要修改任何内容。以如下python脚本为例:Perfect-Python可以用下列方法封装并调用以上函数,您所需要注意的仅仅是其函数名称以及参数。

  7. Swift中的列表解析

    在Swift中完成这个的最简单的方法是什么?我在寻找类似的东西:从Swift2.x开始,有一些与你的Python样式列表解析相当的东西。(在这个意义上,它更像是Python的xrange。如果你想保持集合懒惰一路通过,只是这样说:与Python中的列表解析语法不同,Swift中的这些操作遵循与其他操作相同的语法。

  8. swift抛出终端的python错误

    每当我尝试启动与python相关的swift时,我都会收到错误.我该如何解决?

  9. 在Android上用Java嵌入Python

    解决方法看看this,它适用于J2SE,你可以尝试在Android上运行.

  10. MPAndroidChart BarChart水平/垂直

    我正在使用MPAndroidChart库.在BarChart默认情况下,所有条形图都是垂直的,如何在水平方向上显示它?

随机推荐

  1. 10 个Python中Pip的使用技巧分享

    众所周知,pip 可以安装、更新、卸载 Python 的第三方库,非常方便。本文小编为大家总结了Python中Pip的使用技巧,需要的可以参考一下

  2. python数学建模之三大模型与十大常用算法详情

    这篇文章主要介绍了python数学建模之三大模型与十大常用算法详情,文章围绕主题展开详细的内容介绍,具有一定的参考价值,感想取得小伙伴可以参考一下

  3. Python爬取奶茶店数据分析哪家最好喝以及性价比

    这篇文章主要介绍了用Python告诉你奶茶哪家最好喝性价比最高,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧

  4. 使用pyinstaller打包.exe文件的详细教程

    PyInstaller是一个跨平台的Python应用打包工具,能够把 Python 脚本及其所在的 Python 解释器打包成可执行文件,下面这篇文章主要给大家介绍了关于使用pyinstaller打包.exe文件的相关资料,需要的朋友可以参考下

  5. 基于Python实现射击小游戏的制作

    这篇文章主要介绍了如何利用Python制作一个自己专属的第一人称射击小游戏,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起动手试一试

  6. Python list append方法之给列表追加元素

    这篇文章主要介绍了Python list append方法如何给列表追加元素,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

  7. Pytest+Request+Allure+Jenkins实现接口自动化

    这篇文章介绍了Pytest+Request+Allure+Jenkins实现接口自动化的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细。对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

  8. 利用python实现简单的情感分析实例教程

    商品评论挖掘、电影推荐、股市预测……情感分析大有用武之地,下面这篇文章主要给大家介绍了关于利用python实现简单的情感分析的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下

  9. 利用Python上传日志并监控告警的方法详解

    这篇文章将详细为大家介绍如何通过阿里云日志服务搭建一套通过Python上传日志、配置日志告警的监控服务,感兴趣的小伙伴可以了解一下

  10. Pycharm中运行程序在Python console中执行,不是直接Run问题

    这篇文章主要介绍了Pycharm中运行程序在Python console中执行,不是直接Run问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

返回
顶部