python matplotlib库绘制条形图练习题

练习一：假设你获取到了2017年内地电影票房前20的电影（列表a）和电影票房数据（列表b），那么如何更加直观的展示该数据？

a = ["战狼2","速度与激情8","功夫瑜伽","西游伏妖篇","变形金刚5：最后的骑士","摔跤吧！爸爸","加勒比海盗5：死无对证","金刚：骷髅岛","极限特工：终极回归","生化危机6：终章","乘风破浪","神偷奶爸3","智取威虎山","大闹天竺","金刚狼3：殊死一战","蜘蛛侠：英雄归来","悟空传","银河护卫队2","情圣","新木乃伊",]

b = [56.01,26.94,17.53,16.49,15.45,12.96,11.8,11.61,11.28,11.12,10.49,10.3,8.75,7.55,7.32,6.99,6.88,6.86,6.58,6.23]

from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib

"""绘制条形图"""
font = {'family': 'MicroSoft YaHei'}
matplotlib.rc('font', **font) # 使支持中文

x = ["战狼2","速度与激情8","功夫瑜伽","西游伏妖篇","变形金刚5：最后的骑士","摔跤吧！爸爸","加勒比海盗5：死无对证","金刚：骷髅岛","极限特工：终极回归","生化危机6：终章","乘风破浪","神偷奶爸3","智取威虎山","大闹天竺","金刚狼3：殊死一战","蜘蛛侠：英雄归来","悟空传","银河护卫队2","情圣","新木乃伊",]

y = [56.01,26.94,17.53,16.49,15.45,12.96,11.8,11.61,11.28,11.12,10.49,10.3,8.75,7.55,7.32,6.99,6.88,6.86,6.58,6.23]

plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) # 设置图形大小

# plt.bar(range(len(x)), y, width=0.3) # 绘制条形图，线条宽度
plt.barh(range(len(x)), y, height=0.3, color='orange') # 绘制横着的条形图,横着的用height控制线条宽度
# 设置字符串到x轴
plt.yticks(range(len(x)),x)

plt.grid(alpha=0.3) # 添加网格
plt.ylabel('电影名称')
plt.xlabel('票房')
plt.title('票房前20的电影')

plt.show()

效果图

练习二：假设知道了列表a中电影分别在2017-09-14(b_14)，2017-09-15(b_15)，2017-09-16(b_16)三天的票房，为了展示列表中电影本身的票房以及同其它电影的数据对比情况，应该如何更加直观的呈现数据？
a = ["猩球崛起3：终极之战","敦刻尔克","蜘蛛侠：英雄归来","战狼2"]
b_16 = [15746,312,4497,319]
b_15 = [12357,156,2045,168]
b_14 = [2358,399,2358,362]

from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib

font = {'family': 'MicroSoft YaHei'}
matplotlib.rc('font', **font) # 使支持中文

a = ["猩球崛起3：终极之战","敦刻尔克","蜘蛛侠：英雄归来","战狼2"]
b_16 = [15746,312,4497,319]
b_15 = [12357,156,2045,168]
b_14 = [2358,399,2358,362]

bar_width = 0.2 # 绘制多个条形图，这里不能大于0.3
# 让后两个条形，向后移动一个bar_width
x_14 = list(range(len(a)))
x_15 = [i+bar_width for i in x_14]
x_16 = [i+2*bar_width for i in x_14]

plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) # 设置图形大小
plt.xticks(x_15, a) # 设置x轴刻度

plt.bar(range(len(a)), b_14, width=bar_width, label='9月14日')
plt.bar(x_15, b_15, width=bar_width, label='9月15日')
plt.bar(x_16, b_16, width=bar_width, label='9月16日')

plt.legend() # 设置图例
plt.xlabel('电影名称')
plt.ylabel('票房/万')
plt.title('对比票房')
plt.savefig('./02.png')
plt.show()

效果图

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python数据分析matplotlib设置多个子图的间距方法

    注意,要看懂这里,必须具备简单的Python数据分析知识,必须知道matplotlib的简单使用! 例1: plt.subplot(221) # 第一行的左图 plt.subplot(222) # 第一行的右图 plt.subplot(212) # 第二整行 plt.title('xxx') plt.tight_layout() #设置默认的间距 例2: for i in range(25): plt.subplot(5,5,i+1) plt.tight_layout() 例3: # 设定画图板

  • Python利用matplotlib.pyplot绘图时如何设置坐标轴刻度

    Python利用matplotlib.pyplot绘图时如何设置坐标轴刻度

    前言 matplotlib.pyplot是一些命令行风格函数的集合,使matplotlib以类似于MATLAB的方式工作.每个pyplot函数对一幅图片(figure)做一些改动:比如创建新图片,在图片创建一个新的作图区域(plotting area),在一个作图区域内画直线,给图添加标签(label)等.matplotlib.pyplot是有状态的,亦即它会保存当前图片和作图区域的状态,新的作图函数会作用在当前图片的状态基础之上. 在开始本文之前,不熟悉的朋友可以先看看这篇文章:Python

  • 学习python中matplotlib绘图设置坐标轴刻度、文本

    学习python中matplotlib绘图设置坐标轴刻度、文本

    总结matplotlib绘图如何设置坐标轴刻度大小和刻度. 上代码: from pylab import * from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter xmajorLocator = MultipleLocator(20) #将x主刻度标签设置为20的倍数 xmajorFormatter = FormatStrFormatter('%1.1f') #设置x轴标签文本的格式 xminorLocator = M

  • python使用matplotlib模块绘制多条折线图、散点图

    python使用matplotlib模块绘制多条折线图、散点图

    今天想直观的展示一下数据就用到了matplotlib模块,之前都是一张图只有一条曲线,现在想同一个图片上绘制多条曲线来对比,实现很简单,具体如下: #!usr/bin/env python #encoding:utf-8 ''' __Author__:沂水寒城 功能:折线图.散点图测试 ''' import random import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt def list2mat(data_list,w): ''' 切片.转置 '

  • Python matplotlib的使用并自定义colormap的方法

    0.前言 添加colormap的对象是灰度图,可以变成热量图,从而更加明显的发现一些规律,适用于一些雷达图像等 from PIL import Image # 将彩色图片转换成黑白图片 im=Image.open("./pic.jpg").convert('L') # 保存图片 im.save("image.jpg") 1.从灰色图片中读取数据,转换成colormap图 import matplotlib.pyplot as plt import matplotli

  • Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围

    Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围

    一.用默认设置绘制折线图 import matplotlib.pyplot as plt x_values=list(range(11)) #x轴的数字是0到10这11个整数 y_values=[x**2 for x in x_values] #y轴的数字是x轴数字的平方 plt.plot(x_values,y_values,c='green') #用plot函数绘制折线图,线条颜色设置为绿色 plt.title('Squares',fontsize=24) #设置图表标题和标题字号 plt.t

  • Python使用matplotlib绘制多个图形单独显示的方法示例

    Python使用matplotlib绘制多个图形单独显示的方法示例

    本文实例讲述了Python使用matplotlib绘制多个图形单独显示的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #创建自变量数组 x= np.linspace(0,2*np.pi,500) #创建函数值数组 y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) y3 = np.sin(x*x) #创建图形 plt.figure(1) ''' 意思是在一个2行2列共4个子图的图中,

  • python matplotlib库绘制条形图练习题

    python matplotlib库绘制条形图练习题

    练习一:假设你获取到了2017年内地电影票房前20的电影(列表a)和电影票房数据(列表b),那么如何更加直观的展示该数据? a = ["战狼2","速度与激情8","功夫瑜伽","西游伏妖篇","变形金刚5:最后的骑士","摔跤吧!爸爸","加勒比海盗5:死无对证","金刚:骷髅岛","极限特工:终极回归","生化危机

  • python matplotlib库绘制散点图例题解析

    python matplotlib库绘制散点图例题解析

    假设通过爬虫你获取到了北京2016年3,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a,b),那么此时如何寻找出气温随时间(天)变化的某种规律? a = [11,17,16,11,12,11,12,6,6,7,8,9,12,15,14,17,18,21,16,17,20,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23] b = [26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,21,20,22,15,11,15,5,13,17,10,11,

  • Python中如何使用Matplotlib库绘制图形

    Python中如何使用Matplotlib库绘制图形

    目录 前言 一.简单的正弦函数与余弦函数 二.进阶版正弦函数与余弦函数 1.改变颜色与粗细 2.设置图片边界 3.设置记号 4.设置记号的标签 5.设置X,Y轴 6.完整代码 三.绘制简单的折线图 总结 前言 Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件.它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式.这里将会探索使用matplotlib 库实现简单的图形绘制. 一.简单的正弦函数与余弦函数 是取得正弦函数和余弦函数的值: X 是一个 numpy 数组,

  • 利用Python NumPy库及Matplotlib库绘制数学函数图像

    利用Python NumPy库及Matplotlib库绘制数学函数图像

    目录 前言 NumPy与Matplotlib 函数绘图 所需库函数语法 导入所需模块 一元一次函数 一元二次函数 指数函数 正弦函数 余弦函数 高级玩法 总结 前言 最近开始学习数学了,有一些题目的函数图像非常有特点,有一些函数图像手绘比较麻烦,那么有没有什么办法做出又标准又好看的数学函数图像呢? 答案是有很多的,有很多不错的软件都能画出函数图像,但是,我想到了Python的数据可视化.Python在近些年非常火热,在数据分析以及深度学习等方面得到广泛地运用,其丰富的库使其功能愈加强大. 这里我

  • python matplotlib库绘图实战之绘制散点图

    python matplotlib库绘图实战之绘制散点图

    目录 一.导入库 二.设置文字 三.设置坐标轴参数 四.绘制点 五.对点的继续处理 1.自定义颜色 2.颜色映射 补充1 补充2 补充3 总结 一.导入库 import matplotlib.pyplot as plt 二.设置文字 plt.title("double number", fontsize=24) plt.xlabel("number", fontsize=14) plt.ylabel("double", fontsize=14)

  • Python Matplotlib库安装与基本作图示例

    Python Matplotlib库安装与基本作图示例

    本文实例讲述了Python Matplotlib库安装与基本作图.分享给大家供大家参考,具体如下: 不论是数据挖掘还是数据建模,都免不了数据可视化的问题.对于Python来说,Matplotlib是著名的绘图库,它主要用于二维绘图,简单的三维绘图. 安装Matplotlib 通过pip安装Matplotlib步骤: 在cmd窗口下,进入到pip安装目录,在命令提示符中依次输入 python -m pip install -U pip setuptools python -m pip instal

  • 使用python matploblib库绘制准确率,损失率折线图

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ import matplotlib.pyplot as plt epochs = [0,1,2,3] acc = [4,8,6,5] loss = [3,2,1,4] plt.plot(epochs,acc,color='r',label='acc') # r表示红色 plt.plot(epochs,loss,color=(0,0,0),label='loss') #也可以用RGB值表示颜色 #####非必须内容######### plt.xlabel(

  • python matplotlib库的基本使用

    matplotlib简介 如果你在大学里参加过数学建模竞赛或者是用过MATLAB的话,相比会对这一款软件中的画图功能印象深刻.MATLAB可以做出各种函数以及数值分布图像非常的好用和方便.如果你没用过呢也没关系,知道这么回事就好了.MATLAB虽然好用,但毕竟是收费软件,而且相比于MATLAB,很多人更喜欢Python的语法. 所以呢MATLAB就被惦记上了,后来有大神仿照MATLAB当中的画图工具,也在Python当中开发了一个类似的作图工具.这也就是我们今天这篇文章要讲的matplotlib

  • 如何利用Matplotlib库绘制动画及保存GIF图片

    如何利用Matplotlib库绘制动画及保存GIF图片

    前言 在自学机器学习或者是深度学习的过程中,有的时候总想把执行过程或者执行结果显示出来,所以就想到了动画.好在用 Python 实现动画有许多中方式,而大家熟知的 Matplotlib 库就可以实现. 本文的目的是对 Matplotlib 的动画实现手段做一个简单的说明. 绘制动画 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation 如果要让 matplotlib 实现动画功能的话,那么就要引入 ani

  • Python matplotlib如何绘制各种流线图

    Python matplotlib如何绘制各种流线图

    目录 前言 流线图概述 什么是流线图? 流线图应用场景 获取流线图方法 流线图属性 设置流线图密度 设置流线宽度 设置流线颜色 设置流线缩放 设置流线颜色系 绘制流线图步骤 小试牛刀 总结 前言 在Python关于绘图,Mlab提供开源的matplotlib模块,不仅可以绘制折线图.柱状图.散点图等常规图外,还支持绘制量场图.频谱图.提琴图.箱型图等特殊图,例举往期文章可前往查看详情. 我们日常生活中经常会关注天气预报,在换季的时候,播报员会讲解气流流动情况.在天气预报过程中,气象专家们会根据流

随机推荐