Hướng dẫn bar chart python - biểu đồ thanh python
|
Hôm nay, chúng ta sẽ xem cách chúng ta có thể tạo Biểu đồ Python và Biểu đồ thanh Python bằng cách sử dụng thư viện Matplotlib và Seaborn Python . Hơn nữa, trong Hướng dẫn vẽ biểu đồ và thanh trong Python này, chúng ta sẽ hiểu Biểu đồ và thanh trong Python với sự trợ giúp của ví dụ và đồ thị. Các bài viết liên quan: Vì vậy, chúng ta hãy hiểu Biểu đồ và Biểu đồ Thanh trong Python. Biểu đồ PythonVí dụ về Biểu đồ Python Ví dụ về Biểu đồ PythonChỉ hiển thị Biểu đồ import seaborn as sn
df=sn.load_dataset('iris')
sn.distplot(df['sepal_length'])
import matplotlib.pyplot as plt
plt.show()sn.distplot(df['sepal_length'],bins=25) lt.show() Hiển thị Histogram, Rug và Kernel Density import numpy as np from matplotlib import colors from matplotlib.ticker import PercentFormatter np.random.seed(19720810) N=100000 n_bins=20 x=np.random.randn(N) y=.7*x+np.random.randn(100000)+7 fig,axs=plt.subplots(1,2,sharey=True,tight_layout=True) axs[0].hist(x,bins=n_bins) axs[1].hist(y,bins=n_bins) plt.show() Chỉ hiển thị Biểu đồHiển thị Histogram, Rug và Kernel Density Tùy chỉnh Rug sn.distplot(a=df['sepal_length'],hist=True,kde=False,rug=False) plt.show() Tùy chỉnh density distribution Hiển thị Histogram, Rug và Kernel DensityTùy chỉnh Rug sn.distplot(a=df['sepal_length'],hist=True,kde=True,rug=True) plt.show() Tùy chỉnh RugTùy chỉnh density distribution sn.distplot(a=df['sepal_length'],rug=True,rug_kws={'color':'r','alpha':0.35,'linewidth':5})Tùy chỉnh density distributionBiểu đồ Python dọc sn.distplot(a=df['sepal_length'],kde=True,kde_kws={'color':'r','alpha':0.35,'linewidth':5})Biểu đồ Python dọcBiểu đồ Python với nhiều biến Bar Plot sn.distplot(df['sepal_length'],color='lightpink',vertical=True) Biểu đồ Python với nhiều biếnBar Plot sn.distplot(df['sepal_length'],color='skyblue',label='Sepal length') sn.distplot(df['sepal_width'],color='lightpink',label='Sepal width') Bar PlotVí dụ về Python Bar Plot Đặt một màu khác nhau cho mỗi thanh Ví dụ về Python Bar PlotĐặt một màu khác nhau cho mỗi thanh import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
marks=[79,45,22,89,95]
bars=('Roll 1','Roll 2','Roll 3','Roll 4','Roll 5')
y=np.arange(len(bars))
plt.bar(y,marks,color='g')Đặt một màu khác nhau cho mỗi thanhĐặt màu viền sn.distplot(df['sepal_length'],bins=25) lt.show()0 Đặt màu viềnHorizontal Bar Plot sn.distplot(df['sepal_length'],bins=25) lt.show()1 Horizontal Bar PlotTitle và Axis Labels sn.distplot(df['sepal_length'],bins=25) lt.show()2 Title và Axis LabelsKết luận sn.distplot(df['sepal_length'],bins=25) lt.show()3 Biểu đồ là một biểu đồ biểu thị cách dữ liệu số được biểu diễn. Đầu vào của nó là một biến số, nó được phân tách thành các thùng trên trục x. Đây là một vectơ gồm các số và có thể là một danh sách hoặc một cột DataFrame. Thanh cao hơn thể hiện nhiều quan sát hơn trên mỗi thùng. Ngoài ra, số lượng thùng quyết định hình dạng của biểu đồ. Kết luậnBiểu đồ là một biểu đồ biểu thị cách dữ liệu số được biểu diễn. Đầu vào của nó là một biến số, nó được phân tách thành các thùng trên trục x. Đây là một vectơ gồm các số và có thể là một danh sách hoặc một cột DataFrame. Thanh cao hơn thể hiện nhiều quan sát hơn trên mỗi thùng. Ngoài ra, số lượng thùng quyết định hình dạng của biểu đồ. Hãy bắt đầu với một Ví dụ về Biểu đồ Matplotlib đơn giản . |
