seaborn绘制横向条形图

seaborn做横向条形图

数据格式如下这里选择fold值最大的前20个作图进行展示代码如下 import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt infpkm="gene_diff2019102206.xls" genename="Aoc1" picpathname="Aoc1.test" df = pd.read_csv(infpkm,

echarts —— 绘制横向柱状图（圆角、无坐标轴）

UI给了设计图,看了一眼觉得简单,不就是无序列表布局嘛(ul,li),后来才知道那是echarts图,好吧,样式如下: 代码如下:(渐变色没做) <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"

Python使用Plotly绘图工具，绘制水平条形图

水平条形图与绘制柱状图类似,大家可以先看看我之前写的博客,如何绘制柱状图水平条形图需要在Bar函数中设置orientation= 'h' 其他的参数与柱状图相同.也可以通过设置barmode = 'stack', 绘制层叠水平条形图和瀑布式水平条形图 import plotly as py import plotly.graph_objs as go pyplt = py.offline.plot data = [go.Bar( x=[29.41, 34.62, 30.16], y=['资产1

用seaborn绘制散点图

散点图可以显示观察数据的分布,描述数据的相关性,matlibplot也可以绘制散点图,不过我一般优先使用seaborn库的sctterplot()绘制,下面就介绍一下如何用seaborn.scatterplot()绘制散点图. 1. sctterplot()参数说明 x,y:输入的绘图数据,必须是数值型数据 hue:对输入数据进行分组的序列,使用不同颜色对各组的数据加以区分.下面是一个例子 ar=np.random.randn(20,4) df=pd.DataFrame(a,columns=['

Echarts绘制横向柱状图

效果图: 关键配置: 将xAxis的type设置为value, 将yAxis的type设置为category即可实现横向显示

小白学Python（13）——pyecharts 绘制柱状图/条形图 Bar

Bar-基本示例 from example.commons import Faker from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar bar=( Bar() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("商家A", Faker.values()) .add_yaxis("商家B", Faker.values()) .set_global_op

3.matplotlib绘制条形图

plt.bar() # coding=utf-8 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager my_font = font_manager.FontProperties(fname="/System/Library/Fonts/Hiragino Sans GB.ttc") a = ["战狼2","速度与激情8","功夫瑜伽",

Matplotlib（基本用法）

Matplotlib 是数据分析绘图的常见模块,可以算是 2D-绘图(Python)领域使用最广泛的套件,可以将数据图形化,并且提供多样化的输出格式,利于数据的显示并分析. 接下来展示的是Matplotlib 常见绘制的图形,也是我自己对知识的一种总结. # 模块的导入 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np matplotlib经常会遇到中文显示不出来的问题,中文乱码设置一般在设置样式之后,之前一直没注意顺序,导致一直没看到效果()

matplotlib绘图的基本操作

转自:Laumians博客园更简明易懂看Matplotlib Python 画图教程 (莫烦Python)_演讲•公开课_科技_bilibili_哔哩哔哩 https://www.bilibili.com/video/av16378354/#page=1 plt.plot(x,y , fmt) :绘制坐标图 plt.boxplot(data, notch, position): 绘制箱形图 plt.bar(left, height, width, bottom) : 绘制条形图 plt.ba

Python之Matplotlib库常用函数大全（含注释）

plt.savefig(‘test’, dpi = 600) :将绘制的图画保存成png格式,命名为 test plt.ylabel(‘Grade’) : y轴的名称 plt.axis([-1, 10, 0, 6]) : x轴起始于-1,终止于10 ,y轴起始于0,终止于6 plt.subplot(3,2,4) : 分成3行2列,共6个绘图区域,在第4个区域绘图.排序为行优先.也可 plt.subplot(324),将逗号省略. .plot函数 plt.plot(x, y, format_

matplotlib模块之plot画图

关于matplotlib中一些常见的函数,https://www.cnblogs.com/TensorSense/p/6802280.html这篇文章讲的比较清楚了,https://blog.csdn.net/ouyangjianxiu/article/details/76299171这个也讲的不错 plot函数 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs): x为x轴数据,可为列表或数组:y同理:format_string 为控制曲线的格式字符串, **kwa

Matplotlib库常用函数大全

Python之Matplotlib库常用函数大全(含注释) plt.savefig(‘test’, dpi = 600) :将绘制的图画保存成png格式,命名为 test plt.ylabel(‘Grade’) : y轴的名称 plt.axis([-1, 10, 0, 6]) : x轴起始于-1,终止于10 ,y轴起始于0,终止于6 plt.subplot(3,2,4) : 分成3行2列,共6个绘图区域,在第4个区域绘图.排序为行优先.也可 plt.subplot(324),将逗号省略.

数据分析--Matplotlib的基本使用

一.Matplotlib概述 1.Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包. 2.python中操作方式: 安装方法:pip install matplotlib 引用方法:import matplotlib.pyplot as plt 3.也可以通过安装anaconda软件操作,里面包含(numpy,pandas以及Matplotlib多个库),本片文章是在anaconda3中运行!!! anaconda下载地址请戳:https://www.anaconda.com

利用Python进行数据分析_Pandas_绘图和可视化_Matplotlib

1 认识Figure和Subplot import matplotlib.pyplot as plt matplotlib的图像都位于Figure对象中 fg = plt.figure() 通过add_subplot创建subplot ax1 = fg.add_subplot(1,2,1) ax2 = fg.add_subplot(1,2,2) 设置坐标轴的范围 plt.xlim((-1, 1))plt.ylim((0, 3)) 设置坐标轴的lable matplotlib.pyplot.xla

Python 分析热卖年货，今年春节大家都在送啥？

今年不知道有多少小伙伴留在原地过年,虽然今年过年不能回老家,但这个年也得过,也得买年货,给家人长辈送礼.于是我出于好奇心的想法利用爬虫获取某宝数据,并结合 Python 数据分析和第三方可视化平台来分析一下大家过年都买了哪些东西,分析结果如下: 上面使用清洗好的数据后用 finebi 第三方可视化工具完成的.接下来是用 Python 的实现过程,对于本文的叙述,主要分为以下五步: 分析思路爬虫部分数据清洗数据可视化及分析结论与建议一.分析思路其实就今天的数据来讲,我们主要做的是探索性

Matplotlib(嵩老师.)

Matplotlib 库的使用 Matplotlib 库有各种可视化类构成,内部结构复杂,受Matlab启发 matplotlib.pyplot是绘制个类可视化图形的命令子库相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([3,1,4,5,20]) # plt.plot(x,y) 当有两个以上参数是,按照X轴和Y轴顺序绘制数据点 # plt.axis([-1,10,0,6])-1,10表示x轴,0,6表示y轴 plt.ylabel('grad

Python数据分析入门（十七）：绘制条形图

条形图的绘制方式跟折线图非常的类似,只不过是换成了plt.bar方法.plt.bar方法有以下常用参数: x:一个数组或者列表,代表需要绘制的条形图的x轴的坐标点. height:一个数组或者列表,代表需要绘制的条形图y轴的坐标点. width:每一个条形图的宽度,默认是0.8的宽度. bottom:y轴的基线,默认是0,也就是距离底部为0. align:对齐方式,默认是center,也就是跟指定的x坐标居中对齐,还有为edge,靠边对齐,具体靠右边还是靠左边,看width的正负. color:

R绘图第七篇：绘制条形图（ggplot2）

使用geom_bar()函数绘制条形图,条形图的高度通常表示两种情况之一:每组中的数据的个数,或数据框中列的值,高度表示的含义是由geom_bar()函数的参数stat决定的,stat在geom_bar()函数中有两个有效值:count和identity.默认情况下,stat="count",这意味着每个条的高度等于每组中的数据的个数,并且,它与映射到y的图形属性不相容,所以,当设置stat="count"时,不能设置映射函数aes()中的y参数.如果设置stat=

matplotlib如何绘制直方图、条形图和饼图

1 绘制直方图: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib def hist1(): # 设置matplotlib正常显示中文和负号 matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用黑体显示中文 matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 正常显示负号 data = np.rand

matplotlib点线坐标刻度 3D图绘制(六)

plot语句中支持除X,Y以外的参数,以字符串形式存在,来控制颜色.线型.点型等要素,语法形式为: plt.plot(X, Y, 'format', ...) 1 点和线的样式颜色参数color或c 五种定义颜色值的方式别名 color='r' 合法的HTML颜色名 color = 'red' HTML十六进制字符串 color = '#eeefff' 归一化到[0, 1]的RGB元组 color = (0.3, 0.3, 0.4) 灰度 color = (0.1) 透明度 # 透明度 y

巴特西