我使用Python2.7和matplotlib。我有一个*.txt数据文件:014-11-2003115-03-19991204-12-20123309-05-20074416-08-19985525-07-20017631-12-20118725-06-199311816-02-199511910-02-198114503-05-2014我的文件的第一列(数字)应该在我的条形图中的Y轴上，我的文件的第二列(日期)应该在我的直方图中的轴OX上。我只知道如何读取文件:OX=[]OY=[]try:withopen('data.txt','r')asopenedFile:forlineino
我有一个如下所示的DataFrame:amountpriceageA409294066443B939049611272C18834919360005D24843824335536E20562218888604F14017312580900G762436751731H368593418329I293042758928J397683201269K303502867059现在我想绘制一个条形图，x轴上的年龄作为标签。对于每个x-tick，应该有两根柱线，一根柱线表示数量，一根柱线表示价格。我可以通过简单地使用它来完成这项工作:df.plot(kind='bar')问题在于缩放。价格高得多，以
我有一个如下所示的DataFrame:amountpriceageA409294066443B939049611272C18834919360005D24843824335536E20562218888604F14017312580900G762436751731H368593418329I293042758928J397683201269K303502867059现在我想绘制一个条形图，x轴上的年龄作为标签。对于每个x-tick，应该有两根柱线，一根柱线表示数量，一根柱线表示价格。我可以通过简单地使用它来完成这项工作:df.plot(kind='bar')问题在于缩放。价格高得多，以
我有一个pandasDataFrame，我想绘制一个包含图例的条形图。importpylabasplfrompandasimport*x=DataFrame({"Alpha":Series({1:1,2:3,3:2.5}),"Beta":Series({1:2,2:2,3:3.5})})如果我直接调用plot，那么它会将图例放在plot之上:x.plot(kind="bar")如果我在图中关闭图例并尝试稍后添加它，那么它不会保留与DataFrame中的两列关联的颜色(见下文):x.plot(kind="bar",legend=False)l=pl.legend(('Alpha','Be
我有一个pandasDataFrame，我想绘制一个包含图例的条形图。importpylabasplfrompandasimport*x=DataFrame({"Alpha":Series({1:1,2:3,3:2.5}),"Beta":Series({1:2,2:2,3:3.5})})如果我直接调用plot，那么它会将图例放在plot之上:x.plot(kind="bar")如果我在图中关闭图例并尝试稍后添加它，那么它不会保留与DataFrame中的两列关联的颜色(见下文):x.plot(kind="bar",legend=False)l=pl.legend(('Alpha','Be
我正在使用以下方法制作堆积条形图:DataFrame.plot(kind='bar',stacked=True)我想控制条形的宽度，使条形像直方图一样相互连接。我查看了文档但无济于事-有什么建议吗？这样可以吗？ 最佳答案 对于遇到此问题的任何人:从pandas0.14开始，用条形图绘制有一个“宽度”命令:https://github.com/pydata/pandas/pull/6644上面的例子现在可以简单地通过使用来解决df.plot(kind='bar',stacked=True,width=1)见pandas.DataFra
我正在使用以下方法制作堆积条形图:DataFrame.plot(kind='bar',stacked=True)我想控制条形的宽度，使条形像直方图一样相互连接。我查看了文档但无济于事-有什么建议吗？这样可以吗？ 最佳答案 对于遇到此问题的任何人:从pandas0.14开始，用条形图绘制有一个“宽度”命令:https://github.com/pydata/pandas/pull/6644上面的例子现在可以简单地通过使用来解决df.plot(kind='bar',stacked=True,width=1)见pandas.DataFra
假设我有一个如下所示的DataFrame:Hour|V1|V2|A1|A20|15|13|25|371|26|52|21|452|18|45|45|253|65|38|98|14我正在尝试创建一个条形图以按Hour比较列V1和V2。当我这样做时:importmatplotlib.pyplotaspltax=df.plot(kind='bar',title="Vcomp",figsize=(15,10),legend=True,fontsize=12)ax.set_xlabel("Hour",fontsize=12)ax.set_ylabel("V",fontsize=12)我得到一个带
假设我有一个如下所示的DataFrame:Hour|V1|V2|A1|A20|15|13|25|371|26|52|21|452|18|45|45|253|65|38|98|14我正在尝试创建一个条形图以按Hour比较列V1和V2。当我这样做时:importmatplotlib.pyplotaspltax=df.plot(kind='bar',title="Vcomp",figsize=(15,10),legend=True,fontsize=12)ax.set_xlabel("Hour",fontsize=12)ax.set_ylabel("V",fontsize=12)我得到一个带
🤵♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍🏻作者简介：Python学习者🐋希望大家多多支持，我们一起进步！😄如果文章对你有帮助的话，欢迎评论💬点赞👍🏻收藏📂加关注+目录条形图简单条形图复式条图(簇状条图)堆积条形图三维条形图折线图简单折线图 多线折线图 垂线折线图饼图 箱图简单箱图 簇状箱图条形图 条形图，也称直条图（barchart），简称条图，适用于相互独立的分组资料。以等宽直条长段的比例代表各相互独立指标的数值及他们之间的对比关系。一般以横轴作为分类轴，纵轴作为计数轴。每一个分类只用一个条来表示。示例：绘制不同年级大学生主观支持得分的条形图简单条形图操作步骤：①加载数据 ②【图
