python简单动态条形图

Ⅰ python matplotlib绘制条形柱状图并添加数据标签

最近在学习数据分析，用matplotlit绘制条形图，柱状图老师讲了加标签的方余配法，但是没有讲横向条形图加数据标签的方法，但是我想到业务场景可能会用到，于是自己写了一个脚本练习一好指下，用竖向条形图的方法加数据标签，怎么都加不上，网络找到一些解决方法，然后自己改了一下终于解决了这个问题。竖袜指

重点在这个for循环

Ⅱ 如何用Python显示出一维波动方程的动态图像

Python有一些绘图的功能，使用turtle模块。
在命令行输入
python.exe -m turtledemo
可以打开Python安装时，系统自带的一些演示程序。
感觉功能还是比较多的。
程序实现其实还是比较简单，主要是得搞懂倒是给的文献，还得跟导师交流如何演示出效果。

Ⅲ 怎么用Python制作一个好玩炫酷的GIF动态图

importsys
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
frommatplotlib.animationimportFuncAnimation

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

#询问图形在屏幕上的大小和DPI（每英寸点数）
#注意当把图形保存为文件时，需要为此单独再提供一个DPI
print('figsize:{0}DPI,sizeininches{1}'.format(
fig.get_dpi(),fig.get_size_inches()))

#绘制一个保持不变（不会被重新绘制）的散点图以及初始直线
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)
#更新直线和轴（用一个新X轴标签）
#以元组形式返回这一帧需要重新绘制的物体
line.set_ydata(x-5+i)
ax.set_xlabel(label)
returnline,ax

if__name__=='__main__':
#会为每一帧调用Update函数
#这里FunAnimation设置一个10帧动画，每帧间隔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()会一直循环动画
plt.show()

可以生成下面这种图

Ⅳ python绘制条形图数据太多怎么办

要清洗。
1、去除无效数据。数据都是有效数据，只是你不想显示那些过份异常的数或凳据，那么，就进行去噪处理。
2、去噪罩枝分两步：检测噪点，噪点修物团敏正，即可进行无效数据清理。Python是一门流行的编程语言。它由GuidovaRossum创建，于1991年发布。

Ⅳ Python-openpyxl教程6 - 图表之面积图和条形图

openpyxl可以使用以下图表：

图表至少由一系列一个或多个数据点组成。系列本身对凳塌单元格范围的引用组成。

默认情况下图表的左上角固定在单元格E15上，大小为15x7.5厘米(大约5列乘14行 )。可以通过设置图标的anchor，width和height属性来更改此设置。实际大小将取决于操作系统和设备。
其他锚点是孝粗圆可能的。请参考 openpyxl.drawing.spreadsheet_drawing 来获取更多信息。

面积图类似于折线图，不同之处在于填充了绘制线下方的区域。通过将分组设置为"标准"，"堆叠"或"百分比堆叠"，可以使用不同的变体。默认为"标准"。

您还可以创建三维面积图

这将生成一个简单的三维面积图，其中第三个轴可用巧塌于替换图例：

在条形图中，值被绘制为水平条或垂直列

这将产生四个图表，说明各种可能性。

您还可以创建三维条形图

这将生成一个简单的三维条形图。

note:有兴趣的小伙伴可以帮忙看下在 office下的现象

Ⅵ python中怎样画条形图

画条形图要用到 pyplot 中的 bar 函数，该函数的基本语法为：

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

import matplotlib.pyplot as plt

# 这两行代码解决 plt 中文显示的问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

waters = ('碳酸饮料', '绿茶', '矿泉水', '果汁', '其他')
buy_number = [6, 7, 6, 1, 2]

plt.bar(waters, buy_number)
plt.title('男性购买饮用水情况的调查结果')

plt.show()

Ⅶ 如何用python绘制各种图形

1.环境

系统：windows10

python版本：python3.6.1

使用的库：matplotlib，numpy

2.numpy库产生随机数几种方法

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)查询结果为标准正态分布

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之间（半开区间 [low, high)），size个数据

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之间（闭区间 [low, high)），size个数据

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

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

3.散点图

x x轴
y y轴
s 圆点面积
c 颜色
marker 圆点形状
alpha 圆点透明度#其他图也类似这种配置
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.箱型图

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=1000)#sym 点的形状，whis虚线的长度plt.boxplot(data,sym="o",whis=1.5)plt.show()
#sym 点的形状，whis虚线的长度

Ⅷ 如何用python绘制简单条形图

如何用python绘制简单条形图呢？这里离不开matplotlib的使用。
条形图是数据可视化图形中很基础也很常用的一种图，简单解释下：条形图也叫长条图（英语：bar chart），亦称条图（英语：bar graph）、条状图、棒形图、柱状图、条形图表，是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列，或用多维方式表达。
那么一个普通的条形图是长什么样子的呢？
当！当！当！就是下图的这个样子：
图先亮出来啦，接下来研究这个图是怎么画的吧，先看一下原数据长什么样子：
实际画图的流程和画折线图很相近，只是用到的画图函数不一样，绘制条形图的函数plt.bar（）：
由于这只是最简单的一个条形图，实际上条形图的函数plt.bar（）还有不少可以探索的参数设置，和对折线图函数plt.plot()的探索差不多，有兴趣的孩子可以自己去进行探索哦。
按照条形长短进行排序展示的条形图
当然也可以有其他的设置，比如说上图中的线条高低参差不齐，这是因为x轴的数据是按照学校名称进行排序的，那么可不可以按照分数的高低进行排序呢？也就是让所有的长方形按照从高到矮或者从矮到高的顺序进行排列？
当然可以啦！这里需要强调的是，条的高低排列等信息都是来源于原数据的，要想让条形的顺序发生改变，需要对画图的来源数据进行更改呢！
把原数据逆序排序后截取前十名数据赋值给data_yuwen，作为新的数据源传入画图函数plt.bar()，画出来的图自然就不一样了。
先看一眼数据长什么样子：
根据这个数据源绘制出的图形如下，由于用来画图的数据进行了降序排序操作，所以生成条形图的条也会进行降序排序展示：
很多时候，我们常见的条形图还有另一种展现形式，那就是横向的条形图，比较火的那种动态条形图绝大多数也都是横向的条形图，那么横向的条形图如何绘制呢？
理解plt.bar()主要参数
其实也不难，只要清楚plt.bar()函数中主要参数的作用就可以了！条形图函数中有五个主要参数，分别是x，height，width，bottom，orientation。其中x控制的是每个条在x轴上位置，height控制的是每个条的长度，width控制的是每个条的宽度，bottom控制的是每个条在y轴方向的起始位置，orientation控制的是条形的方向，是纵向还是横向，默认是纵向的。
通过一个小例子理解下这几个参数的作用：
上边的几行代码输出的图形如下：
对比着代码和实际输出的条形图，各个主要参数的作用是不是一目了然啦？
横向条形图
理解了这几个参数作用后，纵向的条形图转换成横向的条形图就没什么难度了！
需要设置所有条形在x轴的位置都为0，也就全部从最左侧开始画条形;由于是横向条形图，所以实际上条的宽度显示的是数据大小，将width参数设置成原数据中的语文成绩；bottom控制每个条在y轴方向的起始位置，设置bottom=range（10）设置每个条形在y轴的起始位置各不相同避免有条形重叠；height控制的是每个条在y轴方向上的长度，条形图横向设置后，在y轴上的长度失去了衡量数据的意义，所以直接设置一个常数即可；最后设置条形的方向为横向，即orientation=“horizontal”。
温馨提示：数据和标签一定要匹配，即plt.bar()重点的数据要和plt.yticks()中提取出来的标签一一对应，一旦不匹配，整个图展现的结果就是一个错误的结果！
上述代码生成的条形图如下：
感觉上边这种生成横向条形图的方式有点点绕，和人们的习惯认知有点不大一样，难道画一个横向条形图就非得转变自己的习惯认知这么反人类吗？
当然不是的，实际上有更简单的方法绘制一个横向条形图，之所以没有一开始就直接用这种简单的方法，也是为了让大家体会下条形图参数的灵活设置而已，而且如果比较绕的方法都能理解了，简单的方法理解和运用起来就更没有难度了啊！
不卖关子了，我们来认识下和plt.bar()函数类似的plt.barh()函数。
plt.barh()函数是专门绘制水平条形图的函数，主要的参数有：
y 控制y轴显示的标签来源width 控制横向条形的长度，即用来进行对比的数据源height 条形的宽度需要设置的参数主要就是这三个，比用plt.bar()函数绘制水平条形图简单了很多，具体代码如下：
效果图：
和用plt.bar()函数绘制的横向条形图一毛一样对不对？以后有需求绘制横向条形图，尽量用plt.barh()函数吧，毕竟它是专门绘制这种类型图的，简单好用。
然而实际工作中对于条形图的需求不只是这些，比如例子中只是对各个学校语文成绩的展示，有时候需要各个学科的成绩同时展现在一幅条形图中，有时候也需要绘制堆积条形图对各学科的成绩以及总成绩进行展示，这些图又该如何绘制呢？其实只要理解了各个参数的含义，绘制这些图也不在话下，至于具体怎么画，且看下回分解啊！

Ⅸ python中获取的数据为矩阵形式，如何在python以实时的形式绘制出动态图

你好，下面是一个画动态图的例子。
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
y1 = []
for i in range(50):
y1.append(i) # 每迭代一次，将i放入y1中画出来
ax.cla() # 清除键
ax.bar(y1, label='test', height=y1, width=0.3)
ax.legend()
plt.pause(0.1)

Ⅹ python可视化数据分析常用图大集合（收藏）

python数据分析常用图大集合：包含折线图、直方图、垂直条形图、水平条形图、饼图、箱线图、热力图、散点图、蜘蛛图、二元变量分布、面积图、六边形图等12种常用可视化数据分析图，后期还会不断的收集整理，请关注更新！

以下默认所有的操作都先导入了numpy、pandas、matplotlib、seaborn

一、折线图

折线图可以用来表示数据随着时间变化的趋势

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、直方图

直方图是比较常见的视图，它是把横坐标等分成了一定数量的小区间，然后在每个小区间内用矩形条（bars）展示该区间的数值

Matplotlib

Seaborn

三、垂直条形图

条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。

Matplotlib

Seaborn

1plt.show()

四、水平条形图

五、饼图

六、箱线图

箱线图由五个数值点组成：最大值 (max)、最小值 (min)、中位数 (median) 和上下四分位数 (Q3, Q1)。

可以帮我们分析出数据的差异性、离散程度和异常值等。

Matplotlib

Seaborn

七、热力图

力图，英文叫 heat map，是一种矩阵表示方法，其中矩阵中的元素值用颜色来代表，不同的颜色代表不同大小的值。通过颜色就能直观地知道某个位置上数值的大小。

通过 seaborn 的 heatmap 函数，我们可以观察到不同年份，不同月份的乘客数量变化情况，其中颜色越浅的代表乘客数量越多

八、散点图

散点图的英文叫做 scatter plot，它将两个变量的值显示在二维坐标中，非常适合展示两个变量之间的关系。

Matplotlib

Seaborn

九、蜘蛛图

蜘蛛图是一种显示一对多关系的方法，使一个变量相对于另一个变量的显着性是清晰可见

十、二元变量分布

二元变量分布可以看两个变量之间的关系

十一、面积图

面积图又称区域图，强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。

堆积面积图还可以显示部分与整体的关系。折线图和面积图都可以用来帮助我们对趋势进行分析，当数据集有合计关系或者你想要展示局部与整体关系的时候，使用面积图为更好的选择。

十二、六边形图

六边形图将空间中的点聚合成六边形，然后根据六边形内部的值为这些六边形上色。

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