Hướng dẫn correlation bar plot python - Python thanh tương quan âm mưu

Xem thảo luận

Nội dung chính

• Bàn luận
• Nhiều lô thanh
• Cốt truyện xếp chồng
• Làm thế nào để bạn hiển thị dữ liệu trong biểu đồ thanh trong Python?
• Làm thế nào để bạn hiển thị một biểu đồ trong Python?
• Chức năng nào được sử dụng để vẽ biểu đồ thanh trong Python?
• Làm thế nào để bạn hiển thị giá trị của biểu đồ thanh?

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Xem thảo luận

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Đọc
 

Bàn luận

Nhiều lô thanhmatplotlib API in Python provides the bar() function which can be used in MATLAB style use or as an object-oriented API. The syntax of the bar() function to be used with the axes is as follows:-

Làm thế nào để bạn hiển thị dữ liệu trong biểu đồ thanh trong Python?
 

Python3

Làm thế nào để bạn hiển thị một biểu đồ trong Python?

Chức năng nào được sử dụng để vẽ biểu đồ thanh trong Python?

Làm thế nào để bạn hiển thị giá trị của biểu đồ thanh?

numpy as np0numpy as np1:numpy as np3numpy as np4

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Đọc

matplotlib.pyplot as plt2import1matplotlib.pyplot as plt4import9

Đọc 

import01import02import00

import04import05import00

Biểu đồ thanh hoặc biểu đồ thanh là một biểu đồ đại diện cho danh mục dữ liệu với các thanh hình chữ nhật có độ dài và độ cao tỷ lệ thuận với các giá trị mà chúng đại diện. Các ô thanh có thể được vẽ theo chiều ngang hoặc chiều dọc. Một biểu đồ thanh mô tả các so sánh giữa các loại riêng biệt. Một trong các trục của lô đại diện cho các loại cụ thể được so sánh, trong khi trục khác đại diện cho các giá trị đo tương ứng với các loại đó. & NBSP;matplotlib API in Python provides the bar() function which can be used in MATLAB style use or as an object-oriented API. The syntax of the bar() function to be used with the axes is as follows:-

import10

Output-     
 

plt.bar(x, height, width, bottom, align)

import07import08import00

Python3

Tạo một lô thanh 

API matplotlib trong python cung cấp hàm thanh () có thể được sử dụng trong sử dụng kiểu MATLAB hoặc như một API hướng đối tượng. Cú pháp của hàm thanh () được sử dụng với các trục như sau:-

Hàm tạo ra một biểu đồ thanh giới hạn với một hình chữ nhật tùy thuộc vào các tham số đã cho. Sau đây là một ví dụ đơn giản về cốt truyện thanh, đại diện cho số lượng sinh viên đăng ký vào các khóa học khác nhau của một học viện. & NBSP; & NBSP;

import22

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import0import1 import2import3:import0____11import2:import4import1import6:__18____19

numpy as np5import1 numpy as np7numpy as np8

:9import00:import8import03import00:import8import07

import10

Output:  
 

numpy as np9import1 numpy as np7import2

Python3

Tạo một lô thanh 

API matplotlib trong python cung cấp hàm thanh () có thể được sử dụng trong sử dụng kiểu MATLAB hoặc như một API hướng đối tượng. Cú pháp của hàm thanh () được sử dụng với các trục như sau:-

Hàm tạo ra một biểu đồ thanh giới hạn với một hình chữ nhật tùy thuộc vào các tham số đã cho. Sau đây là một ví dụ đơn giản về cốt truyện thanh, đại diện cho số lượng sinh viên đăng ký vào các khóa học khác nhau của một học viện. & NBSP; & NBSP;

import22

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import0import1 import2import3:import0____11import2:import4import1import6:__18____19

numpy as np5import1 numpy as np7numpy as np8

numpy as np9import1 numpy as np7import2

numpy as np9import1 numpy as np7import2

import60import61import62import00

import64import65import00

import67import65import00

import3import1 import5import1 import7import8import1____40matplotlib.pyplot as plt1

numpy as np0matplotlib.pyplot as plt7import1 matplotlib.pyplot as plt9import00 

Ở đây plt.bar (các khóa học, giá trị, color = xông maroon,) được sử dụng để chỉ định rằng biểu đồ thanh sẽ được vẽ bằng cách sử dụng cột các khóa học làm trục x và các giá trị là trục y. Thuộc tính màu được sử dụng để đặt màu của các thanh (maroon trong trường hợp này) .plt.xlabel (các khóa học được cung cấp) và plt.ylabel (sinh viên đã đăng ký) được sử dụng để dán nhãn các trục tương ứng.plt.title ( ) được sử dụng để tạo một tiêu đề cho biểu đồ.plt.show () được sử dụng để hiển thị biểu đồ làm đầu ra bằng cách sử dụng các lệnh trước. & nbsp;

Tùy chỉnh lô thanh

import70import1 matplotlib.pyplot as plt0import00

import98

import74import1 import8import00

import60numpy as np04numpy as np05import96numpy as np07numpy as np05import91import9

numpy as np11numpy as np12import7numpy as np14numpy as np15numpy as np16numpy as np17

import78import1 import80import81import1import83import9

numpy as np11numpy as np27import1import83import00

numpy as np31numpy as np32import9

numpy as np11numpy as np35import1import56numpy as np38

Các

numpy as np49numpy as np27import1import83numpy as np53import1import58numpy as np56import1import54import9

numpy as np0import94import1 import96import00

import10

Output:  
 

Có nhiều tùy chỉnh khác có sẵn cho các lô thanh. & NBSP; 
 

Nhiều lô thanh

Nhiều sơ đồ thanh được sử dụng khi so sánh giữa các tập dữ liệu được thực hiện khi một biến đang thay đổi. Chúng ta có thể dễ dàng chuyển đổi nó như một biểu đồ thanh khu vực xếp chồng lên nhau, trong đó mỗi nhóm con được hiển thị bởi một nhóm trên đầu các nhóm khác. Nó có thể được vẽ bằng cách thay đổi độ dày và vị trí của các thanh. Lô thanh sau cho thấy số lượng sinh viên được thông qua trong chi nhánh kỹ thuật:

Python3

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

numpy as np70import1 numpy as np72

import3import1 import40____________import7import31import1____280matplotlib.pyplot as plt1

numpy as np82import1 import51import31import1import8import1____289import1numpy as np80import1numpy as np93numpy as np94

numpy as np95import1 import51numpy as np98import1import00import1____143import1____40import1import8numpy as np94

import08import1 import51import11import1import13___

import21import1 import23import24import25

import26import1 import28numpy as np05 numpy as np70import48

import35import1 import28numpy as np05 numpy as np70import48 import32

import44import1import46import47import1 import49

numpy as np0import51import1import83import54import1import56import00

import58import1import60import47import1 import49

numpy as np0import51import1import83import54import1import70import00

import72import1import74import47import1 import49

_______

Các

Các

numpy as np0import94import1 import96import00

numpy as np0import51matplotlib.pyplot as plt16import1matplotlib.pyplot as plt18import1matplotlib.pyplot as plt20import1matplotlib.pyplot as plt22import1matplotlib.pyplot as plt24import07

matplotlib.pyplot as plt26

import10

Output:  
 

Có nhiều tùy chỉnh khác có sẵn cho các lô thanh. & NBSP; 

Nhiều lô thanh
 

Python3

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

numpy as np70import1 numpy as np72

import3import1 import40____________import7import31import1____280matplotlib.pyplot as plt1

numpy as np82import1 import51import31import1import8import1____289import1numpy as np80import1numpy as np93numpy as np94

numpy as np95import1 import51numpy as np98import1import00import1____143import1____40import1import8numpy as np94

import08import1 import51import11import1import13___

import21import1 import23import24import25

import26import1 import28numpy as np05 numpy as np70import48

import35import1 import28numpy as np05 numpy as np70import48 import32

import44import1import46import47import1 import49

import58import1import60import47import1 import49

import72import1import74import47import1 import49

import04import017import00

import07import020import00

import022import023import1import025import1import027import1import029import1import031matplotlib.pyplot as plt1

_______

_______

import10

Output-