当使用 Python 画条形图时，通常会使用 Matplotlib 库。Matplotlib 是一个广泛用于绘制图表和数据可视化的库，它提供了丰富的函数和方法来创建各种类型的图表，包括条形图。...Matplotlib 是一个用于绘制数据可视化图表的 Python 库。它提供了一个广泛的功能集，使得用户可以创建各种类型的图表，包括折线图、散点图、条形图、饼图、直方图等等。...多种图表类型：Matplotlib 支持众多常见的图表类型，如折线图、散点图、条形图、饼图、直方图、盒图等等。...与 NumPy 和 Pandas 集成：Matplotlib 与 NumPy 和 Pandas 库完美集成，使得数据的处理和可视化更加便捷。...使用 plt.show() 显示生成的条形图。这个函数会打开一个窗口显示图表，你可以对图表进行交互操作，如放大、保存为图片等。
制作流程： 数据采集先通过七麦数据的收入榜单获取2020年每月度流水前50游戏应用列表 数据采集然后再遍历列表全部应用的收入预估数据 数据处理合并数据再pivot透视为宽表 数据处理最后cumsum累加求和...安装流程 其他准备： 该库支持导出gif和mp4视频文件，为了更好的导出，需要进行如下准备（否则可能报错）： 安装imagemagick，解决导出gif或mp4时可能出现的IndexError: list...，True去除,默认为False ) 其他绘图方法： 以下三种为主要的绘制动态图方法，大家都可以通过?...bar_chart_race_plotly line_chart_race 更多参数及操作说明可以参考官方文档：https://www.dexplo.org/bar_chart_race/ 此外，还有pandas_alive...库也可以进行动态条形图绘制，另外诸如花火hanabi 等在线网站都可以绘制很好看的动态图，感兴趣的同学可以去了解下。
（如移动平均线moving average）衍生的特征。...载入数据 在本教程中，我们将基于魁北克在 1960 到 1968 年的月度汽车销量数据进行讲解。...例如，下面的代码绘制了月汽车销量数据集中所有滞后变量的相关图。...因此，特征重要性是整理和选择特征时非常有效的一种方法。...0.07155573 0.08478599 0.07699371 0.05366735 0.1033234 0.04897883 0.1066669 0.06283236] 然后将得分绘制为条形图
%matplotlib 内联魔法命令也被添加到代码中，以确保绘制的数字正确显示在笔记本单元格中： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...探索和可视化数据了，开始吧 折线图 plot 默认图就是折线图，它在 x 轴上绘制索引，在 y 轴上绘制 DataFrame 中的其他数字列。...条形图 条形图是一种基本的可视化图表，用于比较数据组之间的值并用矩形条表示分类数据。该图表可能包括特定类别的计数或任何定义的值，并且条形的长度对应于它们所代表的值。...： df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠的垂直或水平条形图上绘制数据，这些条形图代表不同的组，结果条的高度显示了组的组合结果...六边形图 当数据非常密集时，六边形 bin 图（也称为 hexbin 图）可以替代散点图。换句话说，当数据点的数量很大，并且每个数据点不能单独绘制时，最好使用这种以蜂窝形式表示数据的绘图。
柱状图 seaborn.countplot()计数图、柱状图 解析：使用条形图(柱状图)显示每个分类数据中的数量统计 函数原型 seaborn.countplot(x=None, y=None, hue...2.long-form DataFrame 3.wide-form DataFrame 4.在大多数情况下，可以使用numpy或Python对象，但推荐使用pandas对象， 因为关联的名称将用于注释轴...，如果希望绘图颜色与输入颜色规格完美匹配， 则将其设置为1 dodge:bool 使用色调嵌套时，是否应沿分类轴移动元素。...matplotlib.pyplot as plt sns.set(style="darkgrid") # 获取数据 titanic = sns.load_dataset("titanic") """ 案例3：水平横向绘制条形图...= sns.load_dataset("titanic") """ 案例5：使用catplot()来实现countplot()的统计效果，必须设置kind="count" 当要对其他分类变量进行分组时，
对于定量数据，欲了解其分布形式是对称的还是非对称的，发现某些特大或特小的可疑值，可通过绘制频率分布表、绘制频率分布直方 图、绘制茎叶图进行直观地分析；对于定性分类数据，可用饼图和条形图直观地显示分布情况...绘制散点图矩阵 需要同时考察多个变量间的相关关系时，一一绘制它们间的简单散点图是十分麻烦的。...，如 盒图可以表示多个样本的均值，误差条形图能同时显示下限误差和上限误差，最小二乘拟合曲线图能分析两变量间的关系。...Pandas plot(yen = error) 绘制误差条形图 Pandas 在作图之前，通常要加载以下代码。...(6)plot(yerr = error) 功能：绘制误差条形图。 使用格式：D.plot(yerr = error) 绘制误差条形图。
pandas库是Python数据分析的核心库 它不仅可以加载和转换数据，还可以做更多的事情：它还可以可视化 pandas绘图API简单易用，是pandas流行的重要原因之一 Pandas 单变量可视化...也可以用来展示《葡萄酒杂志》（Wine Magazine）给出的评分数量的分布情况： 如果要绘制的数据不是类别值，而是连续值比较适合使用折线图 : 柱状图和折线图区别 柱状图：简单直观，很容易根据柱子的长短看出值的大小...双变量可视化 数据分析时，我们需要找到变量之间的相互关系，比如一个变量的增加是否与另一个变量有关，数据可视化是找到两个变量的关系的最佳方法； 散点图 最简单的两个变量可视化图形是散点图，散点图中的一个点...堆叠图（Stacked plots） 展示两个变量，除了使用散点图，也可以使用堆叠图 堆叠图是将一个变量绘制在另一个变量顶部的图表 接下来通过堆叠图来展示最常见的五种葡萄酒 从结果中看出，最受欢迎的葡萄酒是...Blend （波尔多风格混合红酒） 从数据中取出最常见的五种葡萄酒： 通过透视表找到每种葡萄酒中，不同评分的数量 ： 从上面的数据中看出，行列分别表示一个类别变量（评分，葡萄酒类别），行列交叉点表示计数
2.3条形图 条形图分两种，一种是水平的，一种是垂直 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed...2.4 直方图 直方图用于统计数据出现的次数或者频率 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd fig...histtype控制着直方图的样式，默认是 ‘bar’; 对于多个条形时就相邻的方式呈现如子图4；‘barstacked’ 就是叠在一起，如子图1、2。...rwidth 控制着宽度，这样可以空出一些间隙，比较图1, 2, 3是只有一条数据时。...Z通常表示的是距离X-Y平面的距离，传入X、Y则是控制了绘制等高线的范围。
目录 柱状图 箱线图 密度图 条形图 散点图 折线图 保存绘图 总结 可视化是用来探索性数据分析最强大的工具之一。Pandas库包含基本的绘图功能，可以让你创建各种绘图。...每个分类变量都在一个不同的boxside上绘制一个分类变量。...条形图 条形图是直观显示分类变量计数的图形，df.plot(kind="bar")： carat_table = pd.crosstab(index=diamonds["clarity"], columns...散点图 散点图是双变量图，采用两个数值变量，并在x/y平面上绘制数据点。...Pandas绘图函数使你能够快速地可视化和浏览数据。Pandas绘图函数并没有提供尽善尽美的所有功能，但它们通常足以完成任务。
为了可视化任何形式的数据，我们都可能在某个时间点使用过数据透视表和图表，如条形图、直方图、饼图、散点图、折线图、基于地图的图表等。这些很容易理解并帮助我们传达准确的信息。...导入基本库和数据集 与往常一样，我们导入 Pandas 和 NumPy 库来处理数据集、Matplotlib 和 Seaborn，以及用于构建可视化的新安装库 Altair。...条形图和计数图 在下一组可视化中，我们将绘制一个基本的条形图和计数图。这一次，我们还将添加一个图表标题。我们将使用"cylinders"和"mpg"属性作为绘图的 x 和 y。...当图表的一个区域中有太多样本/点并且我们想要可视化它们的细节以更好地理解基础数据时，这很有用。 Altair 其他要点 饼图和甜甜圈图 可惜的是，Altair 不支持饼图。...高级绘图 此外，还有其他高级绘图，如棒棒糖或破折号和点图、热图、树状图，可以使用这两个库进行绘制（Seaborn 可能为此需要一些额外的包），但在此比较中这些已被排除在外以保持它简单的。
01 全球疫情严峻 美国确诊超100万 根据世卫组织最新实时统计数据，截至欧洲中部时间28日10时（北京时间28日16时），全球范围内，新冠确诊病例较前一日增加76026例，达到2954222例；死亡病例较前一日增加...美国约翰斯·霍普金斯大学统计数据显示，在美国东部时间28日14时50分（北京时间29日2时50分）的数据显示，美国新冠确诊病例升至1002498例，死亡病例为57533例，确诊病例和死亡病例数都是全球最多...用Python绘制—疫情影响下 美国申请失业险人数动态图 今天我们换个角度，用Python教你画出全球疫情动态图，话不多说！...下面看到具体步骤： 02 用Python绘制 全球疫情动态图 此次我们使用Pandas+Flourish制作疫情动态数据可视化视频，整个流程分为以下三步： 从网上获取数据 使用Pandas进行数据整理...第一步找到我们要制作的动态柱状变化图模板，可以看到，实例的第一个图形就是动态条形图，模板地址：https://app.flourish.studio/visualisation/2154934/edit
pandas的可视化方法，分为图形可视化和表格可视化。 基础可视化 一种是针对series和dataframe的绘制方法，可以一行代码快速绘图。...dataframe.plot.func() series.plot.func() func()主要是日常比较基础的图形，如下： 折现图(line) 条形图(bar) 直方图(hist) 箱箱型(box...(np.random.randn(100, 4), index=ts.index, columns=list("ABCD")) df = df.cumsum() df.plot.line() 2）条形图...多组条形图 df = pd.DataFrame(np.random.rand(6, 3), columns=list('ABC')) df.plot.bar() 堆积条形图 df.plot.bar...引导图 引导图（bootstrap plot）用于直观地评估统计数据的不确定性，例如均值、中位数、中间范围等。
下图展示了本课程中使用Pandas、 Seaborn等常用工具库绘制的部分图表： 现在教程开始啦~ 创新活力数据分析项目实战开发步骤 数据集简介 数据预处理：清洗、过滤 数据分析：公司 数据分析：人员...# 导入常用库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib. pyplot as plt import seaborn as sns...：产业图谱条形图 # 绘制条形图查看产业图谱 df_gs[' 产业图谱' ] . value_counts() . plot(kind=' barh' ) # barh 横向条形图, 方便查看种类的名称...AxesSubplot at 0x7fbfe0bf07f0> 本项目第一次使用分组聚合计算, 在这里详细讲解一下 分组: groupby 按年度分组 聚合: count 企业名称计数 请思考为什么用企业名称而不是用其他列来计数...回答：因为其他列包括空值，不唯一 计算: cumsum 增长求和 拓展：去 pandas 官网查看 cumsum 方法的文档，并查看其他相关方法。
如果你想改进可视化方案，以下是一些建议： 使用条形图： 条形图是更直观和易于比较的一种方式。你可以考虑使用条形图代替饼图。 避免3D效果： 3D效果可能会使图表更难以理解，尤其是在表示比例时。...考虑使用其他图表类型： 根据数据的特点，考虑使用更适合的图表类型，如堆积条形图或直方图等。...比如我们条形图一下上面的饼图同样的数据看看： # 绘制条形图 barplot( df$counts, names.arg = df$sample, col = df$color, border...在 Python 中使用 matplotlib 库绘制饼图和条形图的简单示例。...matplotlib.pyplot as plt # 数据 samples = df['sample'] counts = df['counts'] colors = df['color'] # 绘制条形图
例子： import plotly.express as px import pandas as pd # 读取数据库 data = pd.read_csv("tips.csv") # 绘制散点图...("tips.csv") # 绘制散点图 fig = px.line(data, y='tip', color='sex') # 显示plot fig.show() image.png 条形图 Plotly...中的条形图可以使用 plotly.express 类的 bar() 方法创建。...例子： import plotly.express as px import pandas as pd # 读取数据库 data = pd.read_csv("tips.csv") # 绘制散点图...例子： import plotly.express as px import pandas as pd # 读取数据库 data = pd.read_csv("tips.csv") # 绘制散点图
喜欢用 Python 做项目的小伙伴不免会遇到这种情况：做图表时，用哪种好看又实用的可视化工具包呢？之前文章里出现过漂亮的图表时，也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。...为了展示结果，我将每个球队的工资用颜色标成条形图，来说明球员加入哪一支球队才能获得更好的待遇。...9~14 行的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标轴和标题，以及为条形图添加颜色和边框。...我只创建了不带坐标标签的条形图，以及无法删掉线条的「散点图」。...Ploty 入门时有一些要注意的点： 安装时要有 API 秘钥，还要注册，不是只用 pip 安装就可以； Plotly 所绘制的数据和布局对象是独一无二的，但并不直观； 图片布局对我来说没有用（40 行代码毫无意义
object at 0x7fc04f3b9cd0> """ 以上代码来自pandas的doc文档 在上面的代码块中，当使用每月“M”频率的Grouper方法时，请注意结果dataframe是如何为给定的数据范围生成每月行的...例如，使用plotly_express（px），可以传递整个DataFrames作为参数；但是，使用graph_objects（go）时，输入会更改，并且可能需要使用字典和Pandas系列而不是DataFrames...这一次，请注意我们如何在groupby方法中包含types列，然后将types指定为要计数的列。 在一个列中，用分类聚合计数将dataframe分组。...有人想要在条形图中添加趋势线，当我们使用Plotly Express来生成趋势线时，它也会创建数据点——这些数据点可以作为普通的x、y数据访问，就像dataframe中的计数一样。...在对数据分组之后，使用Graph Objects库在每个循环中生成数据并为回归线绘制数据。 结果是一个交互式图表，显示了每一类数据随时间变化的计数和趋势线。
它提供了一个高级界面，用于绘制引人入胜且内容丰富的统计图形。 该库是可视化的下一步。只需一个命令就可以绘制漂亮的图，甚至可以制作多个图。开始探索seaborn。...因此，第一步是导入pandas允许读取CSV文件的库，然后使用来打印行数，列名和前5行head(5)。...计数图 计数图根据某个类别列自动对数据点进行计数，并将数据显示为条形图。这在分类问题中非常有用，在分类问题中，要查看各种类的大小是否相同。...联合图 联合图是要绘制的两个要素的散布图与密度图（直方图）的组合。seaborn的联合图甚至可以使用kindas 甚至单独绘制线性回归reg。...与swarm图重叠时，数据点会分布在其位置上，因此根本不会重叠。
主要功能和特点 面向数据集的API：Seaborn提供了面向数据集的接口，可以方便地检查多个变量之间的关系，并支持使用分类变量来显示观察结果或汇总统计数据。...实例应用 以下是一个简单的示例，展示如何使用Seaborn绘制一个散点图： import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas...如何在Seaborn中实现复杂的数据预处理步骤，例如数据清洗和转换？...在Seaborn中实现复杂的数据预处理步骤，包括数据清洗和转换，可以遵循以下详细流程： 使用pandas库读取数据文件（如CSV、Excel等），并将其加载到DataFrame中。...例如，条形图适用于分类数据的比较，散点图适用于显示变量之间的关系等。 颜色使用和注释：合理使用颜色和添加必要的注释可以显著提升图表的可读性和美观度。
Seaborn和Pandas的API配合的很好，使用DataFrame/Series的数据就可以绘图 Seaborn绘制单变量图 直方图 使用sns.distplot创建直方图 使用sns.distplot...，然后消除重叠的图，使曲线下的面积为1来创建的 计数图（条形图） 计数图和直方图很像，直方图通过对数据分组描述分布，计数图是对离散变量（分类变量）计数。 ...使用Seaborn的jointplot绘制蜂巢图，和使用matplotlib的hexbin函数进行绘制 2D核密度图和kdeplot类似，但2D核密度图课展示两个变量 条形图也可以用于展现多个变量，barplot...如果想在图中包含更多信息，可以使用颜色、大小和形状来区分它们 通过颜色区分 使用violinplot函数时，可以通过hue参数按性别（sex）给图着色 可以为“小提琴”的左右两半着不同颜色，用于区分性别...，可以让pairplot变得更有意义 sns.pairplot(tips,hue = 'sex') 通过大小和形状区分 可以通过点的大小表示更多信息，但通过大小区分应谨慎使用，当大小差别不大时很难区分
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
