Python数据分析之横竖条形图绘制-ITADN社区

Python数据分析之横竖条形图绘制

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本教程详细讲解如何使用Python进行数据处理和可视化，重点介绍创建横纵方向条形图的方法与技巧，帮助读者掌握matplotlib等库的应用。如果你获取到了2017年内地电影票房前20的电影（列表a）和对应的票房数据（列表b），如何更加直观地展示这些数据呢？ a = [战狼2, 速度与激情8, 功夫瑜伽, 西游伏妖篇, 变形金刚5：最后的骑士, 摔跤吧！爸爸, 加勒比海盗5：死无对证, 金刚：骷髅岛, 极限特工：终极回归, 生化危机6：终章, 乘风破浪, 神偷奶爸3, 智取威虎山, 大闹天竺, 金刚狼3：殊死一战, 蜘蛛侠：英雄归来, 悟空传, 银河护卫队2, 情圣, 新木乃伊] b = [56.01, 26.94, 17.53, 16.49, 15.45, 12.96, 11.8, 11.61, 11., ...]

使用Python和Matplotlib绘制基本的横纵条形图

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本教程详细介绍了如何运用Python编程语言结合其可视化库Matplotlib来创建基础的横置与纵向条形图表。适合初学者学习数据展示技巧。绘制横向条形图的代码如下： ```python plt.barh(x, y, height=0.2, color=red, label=第一天) # x,y为横纵坐标数据，height设置条形图的高度，color设置条形图颜色，label设置条形图标签 # 绘制三条条形图的示例代码 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager # 调用中文字体 my_font = font_manager.FontProperties(fname=C:/WINDOWS/Fonts/STSONG.TTF) # 设置图形大小 plt.figure(figsize=(10, 8)) ``` 注意：这里的`height=0.2`参数设置的是条形图的高度，而非宽度。若需要调整条形的水平长度，请考虑使用其他方法或参数进行调整。

Python条形图绘制方法代码解析

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本文章详细解析了使用Python进行条形图绘制的方法和步骤，并提供了具体的代码示例。读者可以轻松掌握如何利用matplotlib等库创建各种类型的条形图。主要介绍了Python绘制条形图的方法及代码详解，具有一定参考价值，需要的朋友可以参考一下。

Python绘制水平条形图以展示分类频率数据示例

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本教程详细介绍了如何使用Python中的matplotlib库来创建美观的水平条形图，用于直观地展示不同类别的频率分布情况。适合数据分析和可视化爱好者学习参考。在Python编程中，绘制数据可视化图表是数据分析过程中的重要步骤之一。特别是在处理大量类别数据的情况下，条形图是一种直观有效的展示方式。本案例主要讲解如何使用Python实现读取类别频数数据并绘制水平条形图。首先需要了解的是数据分组和频数分布的概念：在进行数据预处理时，我们经常将原始数值按照一定的区间划分，并计算每个区间内包含的数据点数量（即频数）。虽然有许多现成的函数可以帮助完成类似直方图的工作，但为了更好地控制分组细节与统计过程，在这里作者选择自定义了一个名为`data_count`的函数。该函数接受四个参数：原始数据集`dataa`, 区间起始值`r1`, 结束值`r2`, 以及步长（区间宽度）`step`. 函数内部通过循环遍历整个数据集，并将每个数值与预设范围进行比较，以确定其所属的分组。最终输出结果为各个区间的频数统计表。水平条形图相较于传统的垂直条形图，在类别过多的情况下更为适用，因为它可以在横轴上容纳更多的标签信息，从而使得图形更加清晰易读。在绘制过程中使用了matplotlib库中的`plt.bar()`函数来创建水平条形图。其中几个关键参数包括：`left`(表示每个条形的起始位置)、`bottom`(代表类别名称的位置索引)、`width`(对应频数统计值，即条形宽度大小)，以及`height`(设定为较小数值以保持视觉效果清晰)，当然还有最重要的参数是设置图形方向的`orientation=horizontal`. 当使用matplotlib绘制水平条形图时可能会遇到一个问题：如果直接将类别标签作为y轴（在这里实际上是x轴）的位置坐标，则会导致顺序混乱。因此，需要首先定义一个整数索引来代表每个不同的类别值，并通过plt.yticks()函数来指定这些索引对应的真实名称，以确保它们按照正确顺序显示。另外，在IPython Notebook中使用LaTeX公式可以显著提升数据科学报告和文档的表达能力与清晰度。MathJax是用于渲染数学公式的JavaScript库，允许我们在Notebook环境中直接书写并展示复杂的数学符号或方程式。本案例展示了Python在处理频数分布及可视化方面的基本流程：从自定义函数实现数据分组统计到利用matplotlib绘制水平条形图。对于从事数据分析工作的人员来说，掌握这些技能能够帮助更好地展现和理解数据背后的故事与模式，并且通过调整参数以满足不同的展示需求。

Python绘制条形图（柱状图）示例

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本文章详细介绍了如何使用Python进行数据可视化，特别是通过matplotlib库绘制条形图的方法和步骤，并提供了具体的代码实例。条形图（bar chart），也称为柱状图，是一种以长方形的长度来表示变量值的统计图表，长方形的长度与它所对应的数值成比例。使用 Matplotlib 中的 `pyplot` 模块绘制竖放条形图时，需要用到 `bar` 函数。该函数的基本语法如下： ```python bar(x, height, [width], **kwargs) ``` 具体参数说明如下： - `x`: 数组类型，表示每个条形的横坐标。 - `height`: 整数或数组类型，表示条形的高度。 - `[width]`：可选参数，默认值为 0.8，可以是一个数字或者一个数组来设定每个条形的宽度。 - `**kwargs`：不定长的关键字参数，用于设置图形标签、颜色等其他属性。在使用 `bar` 函数时，常用的 `**kwargs` 参数包括： - 设置图形标签（label） - 设置颜色（color）

Python Matplotlib库条形图绘制练习题

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本练习题聚焦于使用Python中的Matplotlib库来绘制各种条形图。通过实践，学习者可以掌握条形图的基本属性设置和数据可视化技巧。适合初学者提升数据分析能力。 Python的matplotlib库是数据可视化的重要工具，在绘制各种图表方面尤其突出，如条形图。在本题中，我们将探讨如何使用matplotlib来展示条形图以更好地呈现数据。首先来看练习一：我们需要展示2017年内地电影票房前20名及其对应的票房数值。为此可以利用matplotlib的`pyplot`模块中的`barh`函数创建水平条形图。在此示例中，变量`x`和`y`分别代表电影名称及相应的票房数据；通过执行代码段如 `plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)` 可以设置图像的尺寸与分辨率。使用语句 `plt.barh(range(len(x)), y, height=0.3, color=orange)` 来绘制条形图，其中参数`height`定义了条的高度，并且颜色被设定为橙色；通过调用函数 `plt.yticks(range(len(x)),x)` 将y轴的标签设置成电影的名字。此外，我们还可以使用 `plt.grid(alpha=0.3)` 添加一些网格线以提高图像可读性，同时利用`ylabel`, `xlabel` 和 `title` 方法分别定义了坐标轴和图表标题；最后通过调用函数 `plt.show()` 来展示生成的条形图。接下来是练习二：在这个场景中我们希望比较同一部电影在不同日期的表现。为此我们可以使用matplotlib中的`bar`方法绘制多个垂直条形，每个代表一个特定的日子。变量`bar_width`定义了相邻条之间的间距；通过设置如 `x_14`, `x_15`, 和 `x_16` 确保各日的条不重叠；使用语句如 `plt.xticks(x_15, a)` 来设定横轴标签，即电影名。代码段例如：`plt.bar(range(len(a)), b_14, width=bar_width, label=9月14日)` 可绘制不同日期的条形，并通过参数`label`添加图例；这样就可以清晰地看出每部电影在各个时间点上的票房表现。总的来说，matplotlib提供了丰富的自定义选项，包括颜色、透明度和标签字体等，以适应不同的可视化需求。掌握好这个库可以帮助我们更有效地分析与展示数据，在简单对比或是复杂统计分析中都能游刃有余。

ECharts 横向条形图

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ECharts横向条形图是一种数据可视化图表，适用于展示分类对比和分布情况，简洁直观地表达数据间的差异。设置echarts多个柱状图的重叠或叠加情况：堆叠模式下数据不会进行数值上的合并，可以通过设置堆叠(stack)属性来实现；不使用stack则表示图表为非堆叠状态。对于横向柱状图，需要确保柱形图显示具体数值，并且能够通过点击事件等交互方式动态改变提示内容和数值文本的展示效果。此外，还应支持隐藏某些特定方案（例如关联与不相关的数据）的功能，在鼠标悬停时提供详细的图表信息说明，以增强用户体验并使操作更加直观便捷。

用Python绘制函数图形

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本教程介绍如何利用Python编程语言及其库（如matplotlib和numpy）来绘制数学函数的图形，适合初学者学习。 Python 使用 NumPy 库可以绘制函数图像。NumPy 是 Python 的一个扩展库，支持多维度数组与矩阵运算，并提供了丰富的数学函数库以进行数组操作。最初由 Jim Hugunin 和其他协作者开发的 Numeric 项目是 NumPy 的前身，在此基础上，Travis Oliphant 将另一个类似的程序库 numarray 的功能整合进来并添加了更多扩展而创建了 NumPy。NumPy 是一个开源项目，并且有多个贡献者共同维护它。该库运行速度快，主要用于数组计算，其主要特性包括：强大的 N 维数组对象（ndarray）、广播函数、结合 C/C++/Fortran 代码的工具以及线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。

Python绘制正态分布图形

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本教程详细讲解了如何使用Python进行数据分析和可视化，具体步骤包括安装必要的库、导入数据以及利用matplotlib和seaborn等工具绘制正态分布曲线图。使用matplotlib和jupyter notebook绘制了正态分布的概率密度函数和累积分布函数。

使用Python读取数据并绘制图形

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本教程详细介绍如何利用Python进行数据分析，并通过常用库如pandas和matplotlib来读取、处理及可视化各类数据。使用Python读取数据并绘制图表的方法包括：从txt文件读取数据，并利用matplotlib库中的plot函数进行绘图。

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Python数据分析之横竖条形图绘制

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