python簡單動態條形圖

Ⅰ python matplotlib繪制條形柱狀圖並添加數據標簽

最近在學習數據分析，用matplotlit繪制條形圖，柱狀圖老師講了加標簽的方余配法，但是沒有講橫向條形圖加數據標簽的方法，但是我想到業務場景可能會用到，於是自己寫了一個腳本練習一好指下，用豎向條形圖的方法加數據標簽，怎麼都加不上，網路找到一些解決方法，然後自己改了一下終於解決了這個問題。豎襪指

重點在這個for循環

Ⅱ 如何用Python顯示出一維波動方程的動態圖像

Python有一些繪圖的功能，使用turtle模塊。
在命令行輸入
python.exe -m turtledemo
可以打開Python安裝時，系統自帶的一些演示程序。
感覺功能還是比較多的。
程序實現其實還是比較簡單，主要是得搞懂倒是給的文獻，還得跟導師交流如何演示出效果。

Ⅲ 怎麼用Python製作一個好玩炫酷的GIF動態圖

importsys
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
frommatplotlib.animationimportFuncAnimation

fig,ax=plt.subplots()
fig.set_tight_layout(True)

#詢問圖形在屏幕上的大小和DPI（每英寸點數）
#注意當把圖形保存為文件時，需要為此單獨再提供一個DPI
print('figsize:{0}DPI,sizeininches{1}'.format(
fig.get_dpi(),fig.get_size_inches()))

#繪制一個保持不變（不會被重新繪制）的散點圖以及初始直線
x=np.arange(0,20,0.1)
ax.scatter(x,x+np.random.normal(0,3.0,len(x)))
line,=ax.plot(x,x-5,'r-',linewidth=2)

defupdate(i):
label='timestep{0}'.format(i)
print(label)
#更新直線和軸（用一個新X軸標簽）
#以元組形式返回這一幀需要重新繪制的物體
line.set_ydata(x-5+i)
ax.set_xlabel(label)
returnline,ax

if__name__=='__main__':
#會為每一幀調用Update函數
#這里FunAnimation設置一個10幀動畫，每幀間隔200ms
anim=FuncAnimation(fig,update,frames=np.arange(0,10),interval=200)
iflen(sys.argv)>1andsys.argv[1]=='save':
anim.save('line.gif',dpi=80,writer='imagemagick')
else:
#Plt.show()會一直循環動畫
plt.show()

可以生成下面這種圖

Ⅳ python繪制條形圖數據太多怎麼辦

要清洗。
1、去除無效數據。數據都是有效數據，只是你不想顯示那些過份異常的數或凳據，那麼，就進行去噪處理。
2、去噪罩枝分兩步：檢測噪點，噪點修物團敏正，即可進行無效數據清理。Python是一門流行的編程語言。它由GuidovaRossum創建，於1991年發布。

Ⅳ Python-openpyxl教程6 - 圖表之面積圖和條形圖

openpyxl可以使用以下圖表：

圖表至少由一系列一個或多個數據點組成。系列本身對凳塌單元格範圍的引用組成。

默認情況下圖表的左上角固定在單元格E15上，大小為15x7.5厘米(大約5列乘14行 )。可以通過設置圖標的anchor，width和height屬性來更改此設置。實際大小將取決於操作系統和設備。
其他錨點是孝粗圓可能的。請參考 openpyxl.drawing.spreadsheet_drawing 來獲取更多信息。

面積圖類似於折線圖，不同之處在於填充了繪制線下方的區域。通過將分組設置為"標准"，"堆疊"或"百分比堆疊"，可以使用不同的變體。默認為"標准"。

您還可以創建三維面積圖

這將生成一個簡單的三維面積圖，其中第三個軸可用巧塌於替換圖例：

在條形圖中，值被繪制為水平條或垂直列

這將產生四個圖表，說明各種可能性。

您還可以創建三維條形圖

這將生成一個簡單的三維條形圖。

note:有興趣的小夥伴可以幫忙看下在 office下的現象

Ⅵ python中怎樣畫條形圖

畫條形圖要用到 pyplot 中的 bar 函數，該函數的基本語法為：

bar(x, height, [width], **kwargs)

import matplotlib.pyplot as plt

# 這兩行代碼解決 plt 中文顯示的問題
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

waters = ('碳酸飲料', '綠茶', '礦泉水', '果汁', '其他')
buy_number = [6, 7, 6, 1, 2]

plt.bar(waters, buy_number)
plt.title('男性購買飲用水情況的調查結果')

plt.show()

Ⅶ 如何用python繪制各種圖形

1.環境

系統：windows10

python版本：python3.6.1

使用的庫：matplotlib，numpy

2.numpy庫產生隨機數幾種方法

import numpy as np
numpy.random

rand(d0,d1,...,dn)

In [2]: x=np.random.rand(2,5)

In [3]: x
Out[3]:
array([[ 0.84286554, 0.50007593, 0.66500549, 0.97387807, 0.03993009],
[ 0.46391661, 0.50717355, 0.21527461, 0.92692517, 0.2567891 ]])

randn(d0,d1,...,dn)查詢結果為標准正態分布

In [4]: x=np.random.randn(2,5)

In [5]: x
Out[5]:
array([[-0.77195196, 0.26651203, -0.35045793, -0.0210377 , 0.89749635],
[-0.20229338, 1.44852833, -0.10858996, -1.65034606, -0.39793635]])

randint(low,high,size)

生成low到high之間（半開區間 [low, high)），size個數據

In [6]: x=np.random.randint(1,8,4)

In [7]: x
Out[7]: array([4, 4, 2, 7])

random_integers(low,high,size)

生成low到high之間（閉區間 [low, high)），size個數據

In [10]: x=np.random.random_integers(2,10,5)

In [11]: x
Out[11]: array([7, 4, 5, 4, 2])

3.散點圖

x x軸
y y軸
s 圓點面積
c 顏色
marker 圓點形狀
alpha 圓點透明度#其他圖也類似這種配置
N=50# height=np.random.randint(150,180,20)# weight=np.random.randint(80,150,20)
x=np.random.randn(N)
y=np.random.randn(N)
plt.scatter(x,y,s=50,c='r',marker='o',alpha=0.5)
plt.show()

8.箱型圖

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=1000)#sym 點的形狀，whis虛線的長度plt.boxplot(data,sym="o",whis=1.5)plt.show()
#sym 點的形狀，whis虛線的長度

Ⅷ 如何用python繪制簡單條形圖

如何用python繪制簡單條形圖呢？這里離不開matplotlib的使用。
條形圖是數據可視化圖形中很基礎也很常用的一種圖，簡單解釋下：條形圖也叫長條圖（英語：bar chart），亦稱條圖（英語：bar graph）、條狀圖、棒形圖、柱狀圖、條形圖表，是一種以長方形的長度為變數的統計圖表。長條圖用來比較兩個或以上的價值（不同時間或者不同條件），只有一個變數，通常利用於較小的數據集分析。長條圖亦可橫向排列，或用多維方式表達。
那麼一個普通的條形圖是長什麼樣子的呢？
當！當！當！就是下圖的這個樣子：
圖先亮出來啦，接下來研究這個圖是怎麼畫的吧，先看一下原數據長什麼樣子：
實際畫圖的流程和畫折線圖很相近，只是用到的畫圖函數不一樣，繪制條形圖的函數plt.bar（）：
由於這只是最簡單的一個條形圖，實際上條形圖的函數plt.bar（）還有不少可以探索的參數設置，和對折線圖函數plt.plot()的探索差不多，有興趣的孩子可以自己去進行探索哦。
按照條形長短進行排序展示的條形圖
當然也可以有其他的設置，比如說上圖中的線條高低參差不齊，這是因為x軸的數據是按照學校名稱進行排序的，那麼可不可以按照分數的高低進行排序呢？也就是讓所有的長方形按照從高到矮或者從矮到高的順序進行排列？
當然可以啦！這里需要強調的是，條的高低排列等信息都是來源於原數據的，要想讓條形的順序發生改變，需要對畫圖的來源數據進行更改呢！
把原數據逆序排序後截取前十名數據賦值給data_yuwen，作為新的數據源傳入畫圖函數plt.bar()，畫出來的圖自然就不一樣了。
先看一眼數據長什麼樣子：
根據這個數據源繪制出的圖形如下，由於用來畫圖的數據進行了降序排序操作，所以生成條形圖的條也會進行降序排序展示：
很多時候，我們常見的條形圖還有另一種展現形式，那就是橫向的條形圖，比較火的那種動態條形圖絕大多數也都是橫向的條形圖，那麼橫向的條形圖如何繪制呢？
理解plt.bar()主要參數
其實也不難，只要清楚plt.bar()函數中主要參數的作用就可以了！條形圖函數中有五個主要參數，分別是x，height，width，bottom，orientation。其中x控制的是每個條在x軸上位置，height控制的是每個條的長度，width控制的是每個條的寬度，bottom控制的是每個條在y軸方向的起始位置，orientation控制的是條形的方向，是縱向還是橫向，默認是縱向的。
通過一個小例子理解下這幾個參數的作用：
上邊的幾行代碼輸出的圖形如下：
對比著代碼和實際輸出的條形圖，各個主要參數的作用是不是一目瞭然啦？
橫向條形圖
理解了這幾個參數作用後，縱向的條形圖轉換成橫向的條形圖就沒什麼難度了！
需要設置所有條形在x軸的位置都為0，也就全部從最左側開始畫條形;由於是橫向條形圖，所以實際上條的寬度顯示的是數據大小，將width參數設置成原數據中的語文成績；bottom控制每個條在y軸方向的起始位置，設置bottom=range（10）設置每個條形在y軸的起始位置各不相同避免有條形重疊；height控制的是每個條在y軸方向上的長度，條形圖橫向設置後，在y軸上的長度失去了衡量數據的意義，所以直接設置一個常數即可；最後設置條形的方向為橫向，即orientation=「horizontal」。
溫馨提示：數據和標簽一定要匹配，即plt.bar()重點的數據要和plt.yticks()中提取出來的標簽一一對應，一旦不匹配，整個圖展現的結果就是一個錯誤的結果！
上述代碼生成的條形圖如下：
感覺上邊這種生成橫向條形圖的方式有點點繞，和人們的習慣認知有點不大一樣，難道畫一個橫向條形圖就非得轉變自己的習慣認知這么反人類嗎？
當然不是的，實際上有更簡單的方法繪制一個橫向條形圖，之所以沒有一開始就直接用這種簡單的方法，也是為了讓大家體會下條形圖參數的靈活設置而已，而且如果比較繞的方法都能理解了，簡單的方法理解和運用起來就更沒有難度了啊！
不賣關子了，我們來認識下和plt.bar()函數類似的plt.barh()函數。
plt.barh()函數是專門繪制水平條形圖的函數，主要的參數有：
y 控制y軸顯示的標簽來源width 控制橫向條形的長度，即用來進行對比的數據源height 條形的寬度需要設置的參數主要就是這三個，比用plt.bar()函數繪制水平條形圖簡單了很多，具體代碼如下：
效果圖：
和用plt.bar()函數繪制的橫向條形圖一毛一樣對不對？以後有需求繪制橫向條形圖，盡量用plt.barh()函數吧，畢竟它是專門繪制這種類型圖的，簡單好用。
然而實際工作中對於條形圖的需求不只是這些，比如例子中只是對各個學校語文成績的展示，有時候需要各個學科的成績同時展現在一幅條形圖中，有時候也需要繪制堆積條形圖對各學科的成績以及總成績進行展示，這些圖又該如何繪制呢？其實只要理解了各個參數的含義，繪制這些圖也不在話下，至於具體怎麼畫，且看下回分解啊！

Ⅸ python中獲取的數據為矩陣形式，如何在python以實時的形式繪制出動態圖

你好，下面是一個畫動態圖的例子。
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
y1 = []
for i in range(50):
y1.append(i) # 每迭代一次，將i放入y1中畫出來
ax.cla() # 清除鍵
ax.bar(y1, label='test', height=y1, width=0.3)
ax.legend()
plt.pause(0.1)

Ⅹ python可視化數據分析常用圖大集合（收藏）

python數據分析常用圖大集合：包含折線圖、直方圖、垂直條形圖、水平條形圖、餅圖、箱線圖、熱力圖、散點圖、蜘蛛圖、二元變數分布、面積圖、六邊形圖等12種常用可視化數據分析圖，後期還會不斷的收集整理，請關注更新！

以下默認所有的操作都先導入了numpy、pandas、matplotlib、seaborn

一、折線圖

折線圖可以用來表示數據隨著時間變化的趨勢

Matplotlib

plt.plot(x, y)

plt.show()

Seaborn

df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})

sns.lineplot(x="x", y="y", data=df)

plt.show()

二、直方圖

直方圖是比較常見的視圖，它是把橫坐標等分成了一定數量的小區間，然後在每個小區間內用矩形條（bars）展示該區間的數值

Matplotlib

Seaborn

三、垂直條形圖

條形圖可以幫我們查看類別的特徵。在條形圖中，長條形的長度表示類別的頻數，寬度表示類別。

Matplotlib

Seaborn

1plt.show()

四、水平條形圖

五、餅圖

六、箱線圖

箱線圖由五個數值點組成：最大值 (max)、最小值 (min)、中位數 (median) 和上下四分位數 (Q3, Q1)。

可以幫我們分析出數據的差異性、離散程度和異常值等。

Matplotlib

Seaborn

七、熱力圖

力圖，英文叫 heat map，是一種矩陣表示方法，其中矩陣中的元素值用顏色來代表，不同的顏色代表不同大小的值。通過顏色就能直觀地知道某個位置上數值的大小。

通過 seaborn 的 heatmap 函數，我們可以觀察到不同年份，不同月份的乘客數量變化情況，其中顏色越淺的代表乘客數量越多

八、散點圖

散點圖的英文叫做 scatter plot，它將兩個變數的值顯示在二維坐標中，非常適合展示兩個變數之間的關系。

Matplotlib

Seaborn

九、蜘蛛圖

蜘蛛圖是一種顯示一對多關系的方法，使一個變數相對於另一個變數的顯著性是清晰可見

十、二元變數分布

二元變數分布可以看兩個變數之間的關系

十一、面積圖

面積圖又稱區域圖，強調數量隨時間而變化的程度，也可用於引起人們對總值趨勢的注意。

堆積面積圖還可以顯示部分與整體的關系。折線圖和面積圖都可以用來幫助我們對趨勢進行分析，當數據集有合計關系或者你想要展示局部與整體關系的時候，使用面積圖為更好的選擇。

十二、六邊形圖

六邊形圖將空間中的點聚合成六邊形，然後根據六邊形內部的值為這些六邊形上色。

原文至：https://www.py.cn/toutiao/16894.html