⑴ python绘制柱形图调整的问题
1. 间明兄距, 左边留白
#从1开始,至N为止,间距为2
ind=np.arange(1,N,2)
2. 居中
#ha设置水平局御对齐方式,可以是'left'桐槐岩,'right','center'
ax.set_xticklabels(tuple(word),ha='center')
⑵ python 如何画柱形图
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库做非常容易。
⑶ 如何利用Python中的Pandas库绘制柱形图
我们利用Python的Pandas库可以绘制很多图形，那么如何绘制柱形图呢？下面我给大家分享演示一下。
Pycharm
首先我们打开Excel文件，准备要生成柱形图的数据表，如下图所示
接下来在Python文件中导入pandas库，然后将Excel文件加载到缓存对象中，如下图所示
然后我们导入matplotlib下面的pyplot库，如下图所示，导入以后给它起一个别名
接下来我们通过pandas库下面的bar来设置柱形图的X，Y坐标轴，如下图所示
然后通过pyplot的show方法将柱形图进行展示出来，如下图所示
接下来运行程序以后我们就看到柱形图生成出来了，如下图所示
然后如果我们想将柱形图中的数据排序的话可以利用sort_values实现，如下图所示
最后运行排序好后的程序，我们就可以看到柱形图中的数据已经排序好了，如下图所示
⑷ Python数据分析：可视化
本文是《数据蛙三个月强化课》的第二篇总结教程，如果想要了解 数据蛙社群 ，可以阅读 给DataFrog社群同学的学习建议 。温馨提示：如果您已经熟悉python可视化内容,大可不必再看这篇文章，或是之挑选部分文章
对于我们数据分析师来说，不仅要自己明白数据背后的含义，而且还要给老板更直观的展示数据的意义。所以，对于这项不可缺少的技能，让我们来一起学习下吧。
画图之前，我们先导入包和生成数据集
我们先看下所用的数据集
折线图是我们观察趋势常用的图形，可以看出数据随着某个变量的变化趋势，默认情况下参数 kind="line" 表示图的类型为折线图。
对于分类数据这种离散数据，需要查看数据是如何在各个类别之间分布的，这时候就可以使用柱状图。我们为每个类别画出一个柱子。此时，可以将参数 kind 设置为 bar 。
条形图就是将竖直的柱状图翻转90度得到的图形。与柱状图一样，条形图也可以有一组或多种多组数据。
水平条形图在类别名称很长的时候非常方便，因为文字是从左到右书写的，与大多数用户的阅读顺序一致，这使得我们的图形容易阅读。而柱状图在类别名称很长的时候是没有办法很好的展示的。
直方图是柱形图的特殊形式，当我们想要看数据集的分布情况时，选择直方图。直方图的变量划分至不同的范围，然后在不同的范围中统计计数。在直方图中，柱子之间的连续的，连续的柱子暗示数值上的连续。
箱线图用来展示数据集的描述统计信息，也就是[四分位数]，线的上下两端表示某组数据的最大值和最小值。箱子的上下两端表示这组数据中排在前25%位置和75%位置的数值。箱中间的横线表示中位数。此时可以将参数 kind 设置为 box。
如果想要画出散点图，可以将参数 kind 设置为 scatter，同时需要指定 x 和 y。通过散点图可以探索变量之间的关系。
饼图是用面积表示一组数据的占比，此时可以将参数 kind 设置为 pie。
我们刚开始学习的同学，最基本应该明白什么数据应该用什么图形来展示，同学们来一起总结吧。
⑸ Python数据分析在数学建模中的应用汇总（持续更新中！）
1、Numpy常用方法使用大全（超详细）
1、Series和DataFrame简单入门
2、Pandas操作CSV文件的读写
3、Pandas处理DataFrame，Series进行作图
1、Matplotlib绘图之属性设置
2、Matplotlib绘制误差条形图、饼图、等高线图、3D柱形图
1、层次分析法（AHP）——算数平均值法、几何平均值法、特征值法（Python实现，超详细注释）
2、Python实现TOPSIS分析法（优劣解距离法）
3、Python实现线性插值和三次样条插值
4、Python实现线性函数的拟合算法
5、Python实现统计描述以及计算皮尔逊相关系数
6、Python实现迪杰斯特拉算法和贝尔曼福特算法求解最短路径