Hướng dẫn which function is used to draw a bar graph in python? - chức năng nào được sử dụng để vẽ biểu đồ thanh trong python?

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Đọc
 

Bàn luận

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:-

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

Tạo một lô thanh
 

Python3

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;

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

data = {'C':import0____11import2:import4import1import6:__18____19

numpy as np0numpy as np1:numpy as np3numpy as np4

numpy as np5= numpy as np7numpy as np8

matplotlib.pyplot as plt2=matplotlib.pyplot as plt4import9

numpy as np9= numpy as np7import2

data 1data 2data 0

data 4data 5data 0

data 7data 8data 0

=0

Output-   
 

import3= import5= import7import8import1____40matplotlib.pyplot as plt1
 

numpy as np0matplotlib.pyplot as plt7= matplotlib.pyplot as plt9data 0

Python3

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

import =2

{2

=3 =4import =6

data = =9{0____50

{3= {5

‘

:9import00:import8import03import00:import8import07

=0

Output: 
 

'C'3= {8'C'6'C'0'C'1data 0

Python3

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

import =2

{2

=3 =4import =6

data = =9{0____50

{3= {5

‘

import47

'C'3= {8'C'6'C'0'C'1data 0

import60import61import62data 0

import64import65data 0

import67import65data 0

import3= import5=import7import8import1:7matplotlib.pyplot as plt1

Nó được quan sát trong biểu đồ thanh trên rằng các ve trục X chồng chéo lẫn nhau do đó không thể nhìn thấy đúng. Do đó, bằng cách xoay các ve trục x, nó có thể được nhìn thấy rõ ràng. Đó là lý do tại sao cần tùy chỉnh trong biểu đồ thanh là bắt buộc.

import38= import40=import7import43import1____145matplotlib.pyplot as plt1

import48 import49import50 import51import52___

import70= matplotlib.pyplot as plt0data 0

import98

import74= import8data 0

import60numpy as np04numpy as np05import96numpy as np07numpy as np05import91import9

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

import78= import80import81=import83import9

numpy as np11numpy as np27=import83data 0

numpy as np31numpy as np32import9

numpy as np11numpy as np35=import56numpy as np38

Các

numpy as np0import94= import96data 0

import48 numpy as np00import50 numpy as np02

=0

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 np70= numpy as np72

import3= import40____________import7'C'1import1____280matplotlib.pyplot as plt1

numpy as np82= import51'C'1import1import8import1____289import1numpy as np80import1numpy as np93numpy as np94

numpy as np95= import51numpy as np98import1import00import1____143import1____40import1import8numpy as np94

import08= import51import11import1import13___

import21= import23import24import25

import26= import28numpy as np05 numpy as np70import48

import35= import28numpy as np05 numpy as np70import48 import32

import44=import46import47= import49

numpy as np0import51=import83import54=import56data 0

import58=import60import47= import49

numpy as np0import51=import83import54=import70data 0

import72=import74import47= import49

numpy as np0import51=import83import54=import84data 0

Các

Các

matplotlib.pyplot as plt04numpy as np05 numpy as np70import48 matplotlib.pyplot as plt08__

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

matplotlib.pyplot as plt26

=0

Output: 
 

Cốt truyện xếp chồng

Các lô thanh xếp chồng lên nhau đại diện cho các nhóm khác nhau trên đầu nhau. Chiều cao của thanh phụ thuộc vào chiều cao kết quả của sự kết hợp kết quả của các nhóm. Nó đi từ dưới cùng đến giá trị thay vì đi từ 0 đến giá trị. Lô thanh sau đây đại diện cho sự đóng góp của các chàng trai và cô gái trong đội. & NBSP;
 

Python3

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

numpy as np70= numpy as np72

import3= import40____________import7'C'1import1____280matplotlib.pyplot as plt1

numpy as np82= import51'C'1import1import8import1____289import1numpy as np80import1numpy as np93numpy as np94

numpy as np95= import51numpy as np98import1import00import1____143import1____40import1import8numpy as np94

import08= import51import11import1import13___

import21= import23import24import25

import26= import28numpy as np05 numpy as np70import48

import35= import28numpy as np05 numpy as np70import48 import32

import44=import46import47= import49

import58=import60import47= import49

import72=import74import47= import49

data 4data 17data 0

data 7data 20data 0

data 22data 23import1data 25import1data 27import1data 29import1data 31matplotlib.pyplot as plt1

data 33import00import1data 36import1import8matplotlib.pyplot as plt1

Các

=0

Output-