首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在图matplotlib中将组名作为轴获取

,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入matplotlib库:
代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
  1. 创建一个图形对象:
代码语言:txt
复制
fig = plt.figure()
  1. 创建一个子图对象:
代码语言:txt
复制
ax = fig.add_subplot(111)
  1. 定义组名和对应的数值:
代码语言:txt
复制
group_names = ['Group A', 'Group B', 'Group C']
values = [10, 15, 20]
  1. 绘制柱状图:
代码语言:txt
复制
ax.bar(group_names, values)
  1. 设置轴标签和标题:
代码语言:txt
复制
ax.set_xlabel('Groups')
ax.set_ylabel('Values')
ax.set_title('Group Values')
  1. 显示图形:
代码语言:txt
复制
plt.show()

这样就可以在图中将组名作为轴获取,并显示相应的柱状图。对于更多关于matplotlib的详细信息和其他可用的功能,可以参考腾讯云的数据可视化产品-云图(Cloud Visualization):https://cloud.tencent.com/product/cv

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

只需在上一个示例中将axvline()替换为axhline(),绘图中就会出现多条水平线: 导入matplotlib.pyplot作为plt ypoints = [0.2,0.4,0.6,0.68]...前面的所有示例都是关于一个图中进行绘制。同一图中绘制多个怎么办? 您可以借助Python pyplot的subplot()函数同一图中生成多个。...matplotlib.pyplot.subplot(nrows,ncols,index,** kwargs) 参数中,我们需要指定三个整数,分别是行和列中的绘图数,然后制定的索引位置。...第一个子图中,1,2,1表示我们有1行2列,当前将在索引1处绘制。类似地,1,2,2告诉我们有1行2列,但是这将的时间定为索引2。 下一步是创建数组以图中绘制整数点。查看以下输出: ?...matplotlib.pyplot.xlim([开始点,结束点]) matplotlib.pyplot.ylim([开始点,结束点]) 考虑下面的示例来设置的x限制: 从matplotlib导入pyplot

5.2K10

python数据科学系列:matplotlib入门详细教程

这里,可以理解成是先隐式执行了plt.figure,然后创建的figure对象上添加子,并返回当前子实例 plt.subplots,主要接收一个行数nrows和列数ncols作为参数(不含第三个数字...scatter,散点图,常用于表述两数据间的分布关系,也可由特殊形式下的plot实现 bar/barh,条形或柱状,常用于表达一离散数据的大小关系,比如一年内每个月的销售额数据;默认竖直条形...,常用接口如下: title,设置图表标题 axis/xlim/ylim,设置相应坐标范围,其中axis是对后xlim和ylim的集成,接受4个参数分别作为x和y的范围参数 grid,添加图表网格线...常用的添加子的方法莫过于subplot和subplots两个接口,其中前者用于一次添加一个子,而后者则是创建一。...顾名思义,就是python程序运行时临时执行的配置参数。rcParams是一个字典格式,当前共有299个键值对,分别对应一参数配置选项。

2.5K22
  • 数据可视化干货:使用pandas和seaborn制作炫酷图表(附代码)

    9-13 简单序列图形 Series对象的索引传入matplotlib作为绘图的x,你可以通过传入use_index=False来禁用这个功能。...DataFrame的plot方法同一个子图中将每一列绘制为不同的折线,并自动生成图例(见图9-14): In [62]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4...DataFrame中,柱状将每一行中的值分组到并排的柱子中的一。...▲9-24 seaborn回归/散点图 探索性数据分析中,能够查看一变量中的所有散点图是有帮助的; 这被称为成对或散点图矩阵。...他是一活跃的演讲者,也是Python数据社区和Apache软件基金会的Python/C++开源开发者。目前他纽约从事软件架构师工作。

    5.4K40

    如何运用Python绘制NBA投篮图表

    翻译|丁雪 丁一 席雄芬 校对|姚佳灵 我本文中将介绍如何获取一个选手的投篮数据并通过matplotlib 和 seaborn制成图表。...这些坐标值对应每一次出手投篮,然后我们可以把这些坐标绘制到一表示篮球场的上。 绘制投篮数据 让我们只是快速输出数据来看看它的样子。...这是创建我们最后投篮时需要注意修改的。 画出篮球场 首先我们需要弄清楚如何在我们的图表中绘制篮球场。通过查看输出的第一个投篮和数据,我们可以大致估算出篮筐的中心位于原点。...In [13]: from matplotlib.offsetboximport OffsetImage #绘制jointplot #获取主KDE的色 #注意:我们可以从cmap中提取一种颜色用于的边框和顶...Harden的头像 #首先上传头像,然后调整头像大小以适合合成 img =OffsetImage(harden_pic, zoom=0.6) #将(x,y)元组作为坐标信息传入set_offset函数

    2.4K80

    手把手教你使用Matplotlib|实战

    本文为Matplotlib进阶修炼系列第三期 第一期:基础|第二期:折线图 大家好,之前的文章中我们分别讲解了如何使用Matplotlib官方文档绘图以及制作折线图实战,那么今天我们继续使用一数据来练习使用...直方图是画出来了,但是x的刻度有点乱,每一个刻度的中心还没有对齐,所以我们需要调整一下 ? 等等,确实是调整了小区间的数量,但是x怎么没有变,看我一行代码解决 ?...这样不就完美的解决了刻度的问题,一个刻度对齐一个区间,但是感觉的左边有很大一块空白,所以再次调整 ? 这样看就好多了,接下来和之前的操作类似,添加标题和xy名称让更加完整 ?...最后我们可以修改一下直方图的颜色,可以使用颜色也可以使用html代码,这并不难 ? OK,那么我们的第一个直方图就做到这里了,接下来继续使用这份数据制作饼。...以上就是使用一份真实的数据集来演示使用Matplotlib绘制折线图的过程,感兴趣的读者可以早起Python回复plt获取数据,但是源码不给、文中源码也是截图形式,想学透matplotlib就一定要自己动手敲一遍代码才行

    67530

    Python让Excel飞起来:使用Python xlwings实现Excel自动化

    1 “加载宏”对话框中,选取Xlwings前的复选框,如下图2所示,单击“确定”按钮。 2 现在,Excel功能区中将出现一个名为“xlwings”的选项卡,如下图3所示。...data = sheet.range('B3:C8').value 7 如果要将Excel数据作为pandas数据框架读入Python,代码如下。...我们末尾重置了索引,因此x将被视为列,而不是数据框架索引。 8 数据已经读入到Python,我们可以生成一个图形,然后将其放入Excel文件中。...import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() plt.plot(df['x'],df['y']) plt.xlabel('x-axis') plt.ylabel...接着,Excel中按Alt+F11合键,打开VBA编辑器。 VBA编辑器中,单击菜单“工具->引用”,找到并选取“xlwings”前的复选框,如下图10所示,然后单击“确定”按钮。

    9.5K41

    数据可视化(9)-Seaborn系列 | 分簇散点图swarmplot()

    swarmplot()可以自己实现对数据分类的展现,也可以作为盒形或小提琴的一种补充,用来显示所有结果以及基本分布情况。...如上表,date,name,age,sex为数据字段变量) 作用:根据实际数据,x,y常用来指定x,y的分类名称, hue常用来指定第二次分类的数据类别(用颜色区分) data: DataFrame...,数组或数组列表 order,hue_order:字符串列表 作用:显式指定分类顺序,eg. order=[字段变量1,字段变量2,...]...float类型,True/1 作用:当数据重合较多时,用该参数做一些调整,也可以设置间距 如,jitter = 0.1 (通俗讲,就是让数据分散开) dodge:bool 作用:若设置为True则沿着分类,...as plt #设置风格 sns.set(style="whitegrid") # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例5: 设置dodge将数据分类中分离出来

    4.1K10

    【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通(下篇)

    SVG:矢量格式,适合在网页中显示,并且缩放时不会失真。 PDF:矢量格式,适合用于打印和高质量展示。...矢量 (SVG, PDF) 放大和缩小时不会失真,适合用于需要缩放的场景。 6.4 调整图表的保存尺寸 我们可以通过 figsize 参数来控制保存的图片大小,figsize 以英寸为单位。...7.2 自定义坐标刻度 除了坐标的范围,有时候我们也需要更改刻度的显示,比如让刻度间隔更大或更小,或是使用特定的数字或文本作为刻度标记。...edgecolor 可以帮助图例复杂的背景图表中显得更加突出或和谐。 7.4.2 使用多个图例 有时候,我们的图表可能需要使用多个图例来区分不同的数据。...示例:双 Y 图表 import matplotlib.pyplot as plt # 定义数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y1 = [1, 4, 9, 16, 25] # 第一数据

    30210

    十分钟入门 Python 绘图库 Matplotlib 入门教程

    关于这一点,请自行在网络上搜索获取方法。 关于如何安装Matplotlib请参见这里:Matplotlib Installing。...大家可以在这里:Matplotlib Gallery 感受一下。 本文作为第一次的入门教程,我们先来看看最常用的一些图形的绘制。...同样,这个函数也需要两配对的数据指定x和y的坐标。...pie函数的详细说明参见这里:matplotlib.pyplot.pie 条形 bar函数用来绘制条形。条形常常用来描述一数据的对比情况,例如:一周七天,每天的城市车流量。...在这幅图中,我们看到,三数据3000以下都有数据,并且频度是差不多的。但蓝色条只有3000以下的数据,橙色条只有4000以下的数据。这与我们的随机数组数据刚好吻合。

    1.1K00

    数据可视化(8)-Seaborn系列 | 分类散点图stripplot()

    分类散点图 stripplot()可以自己实现对数据分类的展现,也可以作为盒形或小提琴的一种补充,用来显示所有结果以及基本分布情况。...如上表,date,name,age,sex为数据字段变量) 作用:根据实际数据,x,y常用来指定x,y的分类名称, hue常用来指定第二次分类的数据类别(用颜色区分) data: DataFrame...,数组或数组列表 order,hue_order:字符串列表 作用:显式指定分类顺序,eg. order=[字段变量1,字段变量2,...]...float类型,True/1 作用:当数据重合较多时,用该参数做一些调整,也可以设置间距 如,jitter = 0.1 (通俗讲,就是让数据分散开) dodge:bool 作用:若设置为True则沿着分类,...as plt #设置风格 sns.set(style="whitegrid") # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例8: 设置dodge将数据分类中分离出来

    5.4K00

    Python 数据分析(PYDA)第三版(四)

    新的 DataFrame 中将一个列转换为多个不同,它将多个列合并为一个,生成一个比输入更长的 DataFrame。...使用pandas.melt时,我们必须指示哪些列(如果有的话)是指示器。...x 刻度和限制可以通过 xticks 和 xlim 选项进行调整,y 分别通过 yticks 和 ylim 进行调整。请参见 表 9.3 以获取 plot 选项的部分列表。...logy y 上进行对数缩放,传递 True;传递 "sym" 以进行允许负值的对称对数缩放 title 用于的标题 use_index 使用对象索引作为刻度标签 rot 刻度标签的旋转(0...9.24:一个 seaborn 回归/散点图 探索性数据分析中,查看一变量之间的所有散点图是有帮助的;这被称为pairs或scatter plot matrix。

    30400

    matplotlib简介

    ,直方图,功率谱,条形,错误,散点图等。...Matplotlib基础知识 1.Matplotlib中的基本图表包括的元素 x和y 水平和垂直的轴线 x和y刻度 刻度标示坐标的分隔,包括最小刻度和最大刻度 x和y刻度标签 表示特定坐标的值...对本配置文件的最佳应用方式,是将其作为默认配置模板 用户级.matplotlib/matplotlibrc文件(Per user .matplotlib/matplotlibrc) 用户的Documents...配置文件的文件是matplotlibrc Windows系统中,没有全局配置文件,用户配置文件的位置C:\Documents and Settings\yourname\.matplotlib。...Linux系统中,全局配置文件的位置/etc/matplotlibrc,用户配置文件的位置$HOME/.matplotlib/matplotlibrc。

    2.5K70

    matplotlib绘图基础

    而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。...”]100 获取当前和轴线 Matplotlib 里的常用类的包含关系为 Figure -> Axes -> (Line2D, Text, etc.)。...一个Figure对象可以包含多个子(Axes),matplotlib中用Axes对象表示一个绘图区域,可以理解为子。...] 获取x上坐标最小最大值 xmin, xmax = plt.gca().get_xlim() MatPlotLib中设置坐标主刻度标签和次刻度标签显示 {配置刻度线位置Locator类-控制刻度标签显示...Note:getp函数只能对一个对象进行操作,它有两种用法: 指定属性:返回对象的指定属性的值 不指定属性:打印出对象的所有属性和其值 获取对象的各种属性plt.getp 用plt.getp可以发现

    6.5K30

    Matplotlib数据分布型图表(2)

    本文继续介绍数据分布型图表的绘制方法: 3 蜂巢 蜂巢使得每个类别数据点沿着X类别标签中心向两侧,同时向上均匀而对称地展开,整体较为美观,也能展现数据的分布规律。...关于蜂巢的绘制用到了seaborn库的swarmplot方法绘制。 现有一数据(名称为df),记录了PM2.5不同季节的浓度,每个季节有100个,现用蜂巢图表示。...为了更好展现春季和冬季的浓度分布趋势,我们以上图的基础上为春季和冬季添加一个PM2.5的密度分布(密度分布见上节)。...因此蜂巢可以方便地显示数据的分布情况。 4 箱型 箱型又被称为箱须、箱线图、盒,能显示一数据的最大值、最小值、中位数以及上下四分位数,可以反映数据分布的中心位置和散布范围。...图片来自谷歌搜索结果 四分位数是指在统计学中将数据从小到大分为4等份,处于各等分位置的变量值,每部分包括25%的数据。

    86320

    Python 绘图库 Matplotlib 入门教程

    关于这一点,请自行在网络上搜索获取方法。 关于如何安装Matplotlib请参见这里:Matplotlib Installing。...大家可以在这里:Matplotlib Gallery 感受一下。 本文作为第一次的入门教程,我们先来看看最常用的一些图形的绘制。...同样,这个函数也需要两配对的数据指定x和y的坐标。...pie函数的详细说明参见这里:matplotlib.pyplot.pie 条形 bar函数用来绘制条形。条形常常用来描述一数据的对比情况,例如:一周七天,每天的城市车流量。...在这幅图中,我们看到,三数据3000以下都有数据,并且频度是差不多的。但蓝色条只有3000以下的数据,橙色条只有4000以下的数据。这与我们的随机数组数据刚好吻合。

    1K10

    数据可视化:认识Matplotlib

    通过 Matplotlib,我们可以仅需要写几行代码,就可以生成绘图,直方图,功率谱,条形,错误,散点图等,方便数据展示。...如果不设置plt的rcParams的参数值,那么生成的图片中将无法正常显示中文。...fc:全写为facecolor,长条形的颜色 ec:全写为edgecolor,长条形边框的颜色 条形 之前的小节中得到了高分电影上映年份的TOP,现在我们就将此数据做成可视化的条形。...plt.xlabel('上映年份') plt.ylabel('上映数量') plt.title('高评分电影上映年代TOP10') plt.show() 代码运行结果如图所示,得到这个可视化的图表后,简单意义上已经完成了一个简单的数据获取...: 横坐标(序列) height:纵坐标(系列) width:条形的宽度,默认是0.8,可以根据实际大小设置,以更加美观 bottom:用于绘制堆叠条形,默认值为None align:x刻度标签的对齐方式

    21320

    Python数据可视化工具:Matplotlib学习笔记(一)

    只需几行代码就可以生成:图表、直方图、功率、条形、散点图,如下图所示: 接下来,我们将正式开始学习matplotlib!...如何安装matplotlib 无论Linux、Windows、MacOS都可以通过控制台终端,输入以下命令进行安装: pip install matplotlib 当然,也可以pycharm里通过包管理器一键安装...基本用法 导入模块 使用import导入模块matplotlib.pyplot;并简写成plt; 为了方便获取和处理数据我们也导入numpy模块,并简写成np; import matplotlib.pyplot...as plt import numpy as np 定义函数 然后使用numpy创建两数据,使用np.linespace定义x,范围是(-2,4),个数是50,系统会生成一(-2,4)以内均匀分布的...ax = plt.gca() # 获取坐标对象 ax.spines['top'].set_color('none') # 隐藏上边框 ax.spines['right'].set_color('none

    1.4K10

    使用 matplotlib 的两种姿势

    Python :3.7.4 pandas : 1.1.4 numpy : 1.19.4 matplotlib : 3.3.2 可以终端中运行如下代码查询自己环境中各个库的版本,如果你的版本比较低,可以运行升级代码对相应的库进行升级...pip list #查看各个库的版本号 pip install --upgrade 库 #升级对应库版本 先 import 一波操作 本文整体都在这基础上编写代码,如果你正一边看我的文章,一边在自己的电脑上实现代码...面向对象接口:创建并显示图形和,并在其基础上调用方法。 pyplot 接口:自动管理图形和,使用 pyplot 方法函数进行绘图。 不管是什么样的,两种方式都是可以实现的。...data3_1+np.random.randn(30) # 柱状数据,data4_1中的数据作为分类型数据作为横坐标,用data4_2来确定每个柱子的高低。...# 创建一个画布 # figsize表示画布横纵尺寸 # dpi表示清晰度(数值越大越清晰) fig = plt.figure(figsize=(15,8),dpi=120) # 画布上创建 4 个子

    54620
    领券