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 Python
Ví dụ về Biểu đồ Python
Ví dụ về Biểu đồ Python
Chỉ 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 đồ
Hiển 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 Density
Tùy chỉnh Rug
sn.distplot[a=df['sepal_length'],hist=True,kde=True,rug=True] plt.show[]
Tùy chỉnh Rug
Tùy chỉnh density distribution
sn.distplot[a=df['sepal_length'],rug=True,rug_kws={'color':'r','alpha':0.35,'linewidth':5}]
Tùy chỉnh density distribution
Biểu đồ Python dọc
sn.distplot[a=df['sepal_length'],kde=True,kde_kws={'color':'r','alpha':0.35,'linewidth':5}]
Biểu đồ Python dọc
Biểu đồ Python với nhiều biến
Bar Plot
sn.distplot[df['sepal_length'],color='lightpink',vertical=True]
Biểu đồ Python với nhiều biến
Bar Plot
sn.distplot[df['sepal_length'],color='skyblue',label='Sepal length'] sn.distplot[df['sepal_width'],color='lightpink',label='Sepal width']
Bar Plot
Ví dụ về Python Bar Plot
Đặt một màu khác nhau cho mỗi thanh
Ví dụ về Python Bar Plot
Đặt 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 thanh
Đặt màu viền
sn.distplot[df['sepal_length'],bins=25] lt.show[]0
Đặt màu viền
Horizontal Bar Plot
sn.distplot[df['sepal_length'],bins=25] lt.show[]1
Horizontal Bar Plot
Title và Axis Labels
sn.distplot[df['sepal_length'],bins=25] lt.show[]2
Title và Axis Labels
Kết 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 luận
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.
Hãy bắt đầu với một Ví dụ về Biểu đồ Matplotlib đơn giản .