ヒストグラムのPythonのmatplotlibのデータ解析

:ヒストグラムの例:

インポートNP AS numpyの
 インポートがPLT AS matplotlib.pyplot 


#のポリラインチャート
#1 AX = [23,26,28,31,32,33]#は単なるデータの作成
#のAY = [3.0,3.5,4.0,3.0,3.5、 4.0] 
#1 plt.plot(AX、AY、色= 'R&LT'、線幅など= 1、U'1ラベル=「)指定された#色の線の色、ラベルのラベルの内容
#1 plt.legend(LOC = 2)ラベル配置# 、タグ番号と位置表現
#1 plt.xlabel(u'X /゜C ')
#1 plt.ylabel(u'Y /')
#1 plt.title(u'2019 / 06/07「)を
#1 #は、各軸を設定します範囲(X軸値、Y軸値)
#1 plt.axis([0,36,0,8])
#1 plt.show() 




バーグラフ

#1 num_list = [1.5、0.6、7.8、 6] plt.bar(レンジ(LEN(num_list))、num_list、FC = 'R')
#1 plt.show() 



堆叠柱状图NAME_LIST = [ '月曜日'、 '火曜日'、 '金曜日'、 '日曜日'] num_list = [1.5,0.6,7.8,6] num_list1 = [1,2,3,1] 
#1 plt.bar(範囲(LEN(num_list))、num_list、ラベル=「少年、FC = 'Y' )
#1 plt.bar(範囲(LEN(num_list))、num_list1、ボトム= num_list、ラベル= '女の子'、tick_label = NAME_LIST、FC = 'R')
#1 plt.legend() plt.show() 



并列柱状图NAME_LIST = [ '月曜日'、 '火曜日'、 '金曜日'、 '日曜日'] num_list = [1.5、0.6、7.8、6] num_list1 = [1、2、3、1] X =リスト(範囲(LEN(num_list)))
#1 total_width、N = 0.8、2 幅= total_width / N 
#1 
#のplt.bar(X、num_list、幅=幅、ラベル=「少年、FC = 'Y ') 範囲のiについて(LEN(X)):
#1      X [I] = xで[I] +幅
#1 plt.bar(X、num_list1、幅=幅、ラベル='女の子」、tick_label = NAME_LIST、FC = 'R')
#1 plt.legend() plt.show() 



条形柱状图 
NAME_LIST = [ ' 月曜日'' 火曜日'' 金曜日'' 日曜日' ]
num_list = 1.5,0.6,7.8,6 ] 
plt.barh(レンジ(LEN(num_list))、num_list、tick_label = NAME_LIST)
plt.show()




'' ' 
背景色を設定:
    1. FC:均一な色を設定する(例:FC =「R」均一赤)
    色設けられていない(例:2色カラー=「RGB」、3色リサイクル)
    3.設定タブ:
        NAME_LIST = [「カタログ月曜日」、「火曜日に」「カタログ金曜日」 「日曜日] 
        plt.bar(レンジ(LEN(num_list))、num_list、FC = 'R&LT'、tick_label = NAME_LIST)
'' '

 

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転載: www.cnblogs.com/moying-wq/p/10988473.html