Hướng dẫn dùng pyplot bar python
Biểu đồ hoặc đồ thị trình bày dữ liệu phân loại với các thanh hình chữ nhật có chiều cao hoặc chiều dài tỷ lệ với các giá trị đại diện. Các thanh có thể được vẽ theo chiều dọc hoặc chiều ngang. Show
Biểu đồ hiển thị so sánh giữa các categories rời rạc. Một trục của biểu đồ hiển thị các categories cụ thể được so sánh và trục còn lại thể hiện giá trị đo được. Matplotlib API cung cấp hàm bar () có thể được sử dụng trong việc sử dụng kiểu MATLAB cũng như API. Signaturecủa hàm bar () được sử dụng với axis như sau:
Hàm tạo một biểu đồ dạng thanh với hình chữ nhật giới hạn có kích thước (x − width = 2; x + width = 2; bottom; bottom + height). Các tham số của hàm là -
Hàm trả về một object chứa Matplotlib với tất cả các thanh bar. Sau đây là một ví dụ đơn giản về biểu đồ Matplotlib.Cho thấy số lượng sinh viên đăng ký cho các khóa học khác nhau được cung cấp tại một viện.
Khi so sánh một số đại lượng và khi thay đổi một biến, ta có thể muốn có một biểu đồ thanh trong đó ta có các thanh có một màu cho một giá trị đại lượng. Ta có thể vẽ nhiều biểu đồ thanh bằng cách sử dụng độ dày và vị trí của các thanh. Biến dữ liệu chứa ba chuỗi bốn giá trị. Tập lệnh sau sẽ hiển thị ba biểu đồ thanh gồm bốn thanh. Các thanh sẽ có độ dày 0,25 đơn vị. Mỗi biểu đồ sẽ được dịch chuyển 0,25 đơn vị so với biểu đồ trước đó. dữ liệu là một đa sắc số chứa số lượng sinh viên đã đậu vào ba ngành của một trường cao đẳng kỹ thuật trong bốn năm qua.
Biểu đồ xếp chồng các thanh đại diện cho các nhóm khác nhau và chồng lên nhau. Chiều cao của thanh kết quả hiển thị kết quả tổng hợp của các nhóm. Tham số dưới cùng tùy chọn của hàm pyplot.bar () cho phép bạn chỉ định giá trị bắt đầu cho một thanh. Thay vì chạy từ 0 đến một giá trị, nó sẽ đi từ dưới cùng đến giá trị. Lệnh gọi đầu tiên tới pyplot.bar () vẽ các thanh màu xanh lam. Lệnh gọi thứ hai tới pyplot.bar () vẽ các thanh màu đỏ, với đáy của các thanh màu xanh nằm trên cùng của các thanh màu đỏ.
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 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 . sn.distplot(df['sepal_length'],bins=25) lt.show() Để lập biểu đồ này mà không có Seaborn, chúng ta có thể làm như sau 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 đồChúng ta có thể chọn hiển thị hoặc ẩn Biểu đồ Python, tấm thảm và mật độ hạt nhân. Bây giờ hãy thử chỉ hiển thị Biểu đồ Python. Hãy sửa đổi Python Web Framework sn.distplot(a=df['sepal_length'],hist=True,kde=False,rug=False) plt.show() Xem thêm Phân tích dữ liệu đồ họa với lập trình R Hiển thị Histogram, Rug và Kernel DensityBây giờ chúng ta hãy thử hiển thị cả ba. sn.distplot(a=df['sepal_length'],hist=True,kde=True,rug=True) plt.show() Tùy chỉnh RugHãy đặt tấm thảm thành màu đỏ. sn.distplot(a=df['sepal_length'],rug=True,rug_kws={'color':'r','alpha':0.35,'linewidth':5}) Tùy chỉnh density distributionSử dụng các từ khóa cho mật độ nhân, chúng ta có thể tùy chỉnh phân bố mật độ. sn.distplot(a=df['sepal_length'],kde=True,kde_kws={'color':'r','alpha':0.35,'linewidth':5}) Biểu đồ Python dọcBây giờ chúng ta hãy thử tạo một Biểu đồ Python dọc. Hãy cùng tìm hiểu về Python Numpy sn.distplot(df['sepal_length'],color='lightpink',vertical=True) Biểu đồ Python với nhiều biếnChúng ta có thể xem cùng nhau các biểu đồ cho nhiều biến số. sn.distplot(df['sepal_length'],color='skyblue',label='Sepal length') sn.distplot(df['sepal_width'],color='lightpink',label='Sepal width') Bar PlotBiểu đồ thanh trong Python, còn được gọi là biểu đồ thanh, biểu thị cách một biến số liên quan đến một biến phân loại. Chúng ta hãy xem xét Python Pandas Ví dụ về Python Bar PlotHãy lấy một ví dụ nhanh về Biểu đồ thanh Matplotlib . 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 thanhHãy thử năm màu sắc khác nhau cho các thanh. plt.bar(y,marks,color=['cyan','skyblue','lightpink','brown','black']) plt.xticks(y,bars) Đặt màu viềnVà bây giờ đối với màu viền, chúng ta sử dụng tham số edgecolor. plt.bar(y,marks,color=(0.2,0.4,0.2,0.7),edgecolor='deeppink') plt.xticks(y,bars) Horizontal Bar PlotLàm thế nào về thanh plot ngang? plt.barh(y,marks) plt.yticks(y,bars) Title và Axis LabelsHãy gọi nó là Đồ thị mẫu, với các số cuộn trên trục x và các dấu trên trục y. plt.bar(y,marks,color=(0.5,0.1,0.5,0.6)) plt.title('Sample graph') plt.xlabel('Roll numbers') plt.ylabel('Marks') plt.ylim(0,100) plt.xticks(y,bars) Vì vậy, tất cả đều có trong Biểu đồ Python và Lô đất bằng cách sử dụng thư viện Matplotlib. Hy vọng bạn thích giải thích của chúng tôi. Kết luậnDo đó, trong hướng dẫn Biểu đồ Python này, chúng tôi kết luận hai chủ đề quan trọng với biểu đồ biểu đồ và biểu đồ thanh trong Python. Mặc dù chúng có vẻ giống nhau, nhưng chúng là hai thứ khác nhau. Hơn nữa, chúng ta đã thảo luận về ví dụ về Biểu đồ trong Python và ví dụ về Biểu đồ thanh Python. Tuy nhiên, nếu có bất kỳ nghi ngờ nào về Python Bar Plot, hãy hỏi trong tab nhận xét. Xem thêm Biểu đồ phân bổ tài nguyên trong hệ điều hành |