⑴ python繪制柱形圖調整的問題
1. 間明兄距, 左邊留白
#從1開始,至N為止,間距為2
ind=np.arange(1,N,2)
2. 居中
#ha設置水平局御對齊方式,可以是'left'桐槐岩,'right','center'
ax.set_xticklabels(tuple(word),ha='center')
⑵ python 如何畫柱形圖
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
n=12
X=np.arange(n)
Y=(1-X/float(n))*np.random.uniform(0.5,1.0,n)
bar(X,Y,facecolor='#9999ff',edgecolor='white')
show()
使用matplotlib庫做非常容易。
⑶ 如何利用Python中的Pandas庫繪制柱形圖
我們利用Python的Pandas庫可以繪制很多圖形，那麼如何繪制柱形圖呢？下面我給大家分享演示一下。
Pycharm
首先我們打開Excel文件，准備要生成柱形圖的數據表，如下圖所示
接下來在Python文件中導入pandas庫，然後將Excel文件載入到緩存對象中，如下圖所示
然後我們導入matplotlib下面的pyplot庫，如下圖所示，導入以後給它起一個別名
接下來我們通過pandas庫下面的bar來設置柱形圖的X，Y坐標軸，如下圖所示
然後通過pyplot的show方法將柱形圖進行展示出來，如下圖所示
接下來運行程序以後我們就看到柱形圖生成出來了，如下圖所示
然後如果我們想將柱形圖中的數據排序的話可以利用sort_values實現，如下圖所示
最後運行排序好後的程序，我們就可以看到柱形圖中的數據已經排序好了，如下圖所示
⑷ Python數據分析：可視化
本文是《數據蛙三個月強化課》的第二篇總結教程，如果想要了解 數據蛙社群 ，可以閱讀 給DataFrog社群同學的學習建議 。溫馨提示：如果您已經熟悉python可視化內容,大可不必再看這篇文章，或是之挑選部分文章
對於我們數據分析師來說，不僅要自己明白數據背後的含義，而且還要給老闆更直觀的展示數據的意義。所以，對於這項不可缺少的技能，讓我們來一起學習下吧。
畫圖之前，我們先導入包和生成數據集
我們先看下所用的數據集
折線圖是我們觀察趨勢常用的圖形，可以看出數據隨著某個變數的變化趨勢，默認情況下參數 kind="line" 表示圖的類型為折線圖。
對於分類數據這種離散數據，需要查看數據是如何在各個類別之間分布的，這時候就可以使用柱狀圖。我們為每個類別畫出一個柱子。此時，可以將參數 kind 設置為 bar 。
條形圖就是將豎直的柱狀圖翻轉90度得到的圖形。與柱狀圖一樣，條形圖也可以有一組或多種多組數據。
水平條形圖在類別名稱很長的時候非常方便，因為文字是從左到右書寫的，與大多數用戶的閱讀順序一致，這使得我們的圖形容易閱讀。而柱狀圖在類別名稱很長的時候是沒有辦法很好的展示的。
直方圖是柱形圖的特殊形式，當我們想要看數據集的分布情況時，選擇直方圖。直方圖的變數劃分至不同的范圍，然後在不同的范圍中統計計數。在直方圖中，柱子之間的連續的，連續的柱子暗示數值上的連續。
箱線圖用來展示數據集的描述統計信息，也就是[四分位數]，線的上下兩端表示某組數據的最大值和最小值。箱子的上下兩端表示這組數據中排在前25%位置和75%位置的數值。箱中間的橫線表示中位數。此時可以將參數 kind 設置為 box。
如果想要畫出散點圖，可以將參數 kind 設置為 scatter，同時需要指定 x 和 y。通過散點圖可以探索變數之間的關系。
餅圖是用面積表示一組數據的佔比，此時可以將參數 kind 設置為 pie。
我們剛開始學習的同學，最基本應該明白什麼數據應該用什麼圖形來展示，同學們來一起總結吧。
⑸ Python數據分析在數學建模中的應用匯總（持續更新中！）
1、Numpy常用方法使用大全（超詳細）
1、Series和DataFrame簡單入門
2、Pandas操作CSV文件的讀寫
3、Pandas處理DataFrame，Series進行作圖
1、Matplotlib繪圖之屬性設置
2、Matplotlib繪制誤差條形圖、餅圖、等高線圖、3D柱形圖
1、層次分析法（AHP）——算數平均值法、幾何平均值法、特徵值法（Python實現，超詳細注釋）
2、Python實現TOPSIS分析法（優劣解距離法）
3、Python實現線性插值和三次樣條插值
4、Python實現線性函數的擬合演算法
5、Python實現統計描述以及計算皮爾遜相關系數
6、Python實現迪傑斯特拉演算法和貝爾曼福特演算法求解最短路徑