最近用到了numpy.stack()函数,看了一下官方文档还有几篇博客感觉写的都很晦涩,而且程序举例不够明确,容易让人理解产生歧义,所以给大家分享一下我的理解,如有错误之处,恳请大家指正。numpy.stack()stack英文之意即为堆叠,故该函数的作用就是实现输入数个数组不同方式的堆叠,返回堆叠后的1个数组。参数描述入口参数1arrays,用来作为堆叠的数个形状维度相等的数组。入口参数2axi
转载 2024-02-02 11:09:47
54阅读
Python绘制堆叠柱状有个朋友要求帮忙绘制堆叠柱状,查阅了一些文档之后也算是完成了,只是一个小demo,下面我就记录一下。1.什么是堆叠柱状与并排显示分类的分组柱状不同,堆叠柱状将每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据的大小情况。它可以形象的展示一个大分类包含的每个小分类的数据,以及各个小分类的占比,显示的是单个项目与整体之间的关系。效果如下:2.数据展示这里展示了部分数据,主要是
转载 2023-07-03 09:42:59
535阅读
# 学习如何实现Python并列堆叠柱状 ## 引言 在数据可视化领域,柱状是一种常用且有效的数据展示方式。尤其是并列堆叠柱状,可以帮助我们同时比较不同类别之间的关系。对于刚入行的小白来说,使用Python来绘制并列堆叠柱状并不复杂。接下来,我将详细阐述完成这项任务的步骤,并提供相应的代码示例。 ## 流程及步骤 我们可以将绘制并列堆叠柱状的流程分为以下几个步骤: | 步骤
原创 2024-09-04 04:35:46
56阅读
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False plt.figure(figsize=(10, 5), dpi=80
转载 2023-06-07 17:18:36
352阅读
堆叠plt.stackplot()先来了解一下堆叠 某网站给堆叠给出如下解释:柱形和面积可以设置成堆叠的形式,堆叠后同一个分类下的数据不再是水平依次排列而是依次从上到下堆叠在一起。 堆叠有两种形式,普通的堆叠和按百分比堆叠;普通堆叠是按照数值大小依次堆叠,百分比堆叠是按照数值所占百分比进行堆叠。简而言之,堆叠就是将数据按照百分比或者数据大小由上到下堆叠在一起形成的表;下面我们就从py
今天,和大家聊聊关于Python绘图相关的东东哦,还是和大家继续深耕Python经典的matplotlib库哦! 好啦,咱们就开始吧! 首先,咱们聊聊如何在Python中去绘制经典的堆积折线图 到这可能有些朋友可能会问了:堆积折线图是什么呢?其实这个堆积折线图在我们日常生活中最容易见到的哦,比如股市常见的走势就是典型的堆积折线图哦,说一下它的官方定义吧,堆积折线图就
转载 2023-05-18 18:29:57
562阅读
[此帖子的早期版本标题不正确:“如何在一列numpy记录中添加一列?”早先的标题中提出的问题已经部分为answered,但此答案并不完全是该帖子的早先版本所要求的内容.我重新命名了标题,并对其进行了实质性的编辑,以使区别更加清晰.我还解释了为什么我前面提到的答案不符合我的期望.]假设我有两个numpy数组x和y,每个数组由r个“记录”(又名“结构化”)数组组成.设x的形状为(r,cx),y的形状为
堆积,在计算机视觉的论文中是相当常见而表现力极强的一种图示方法,其表现为:在固定高度的矩形中,根据某一些数值意义相同的不同变量根据其数值大小占据矩形中连续的高度;其与饼相相似,都可以很清晰地表示不同变量所占比重大小的不同;而它又优于饼,当我们把不同时间状态下的比较结果拼接起来后,就可以很清楚看到随着时间的演进或者进程的进行,这些变量的权重比例发生的变化和趋势!效果如下——注:1是小编本人的
转载 2023-08-31 19:22:35
96阅读
stackstack的意思是堆叠的意思,所谓的堆叠就是将两个ndarray对象堆叠在一起组合成一个新的ndarray对象。根据堆叠的方向不同分为hstack以及vstack两种。hstack假如你是某公司的HR,需要记录公司员工的一些基本信息。可能你现在已经记录了如下信息:工号姓名出生年月联系电话1张三1988.12133233323332李四1987.2159666666663王五1990.11
1、柱状堆叠import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 柱状堆叠、面积、填 # plt.plot(kind='bar/barh') , plt.bar() # 柱状堆叠 fig,axes = plt.subplots(4, 1, figsize=[10,10]) s =
文章目录前言一、图片大小的设定和调节1. 三种调整matplotlib图片大小的方法1.1 plt.figure(figsize=(n, n))1.1.1 代码如下:1.1.2 输出结果如下:1.1.3 代码如下:1.1.4 输出结果如下:1.2 plt.rcParams['figure.figsize']=(n, n)1.2.1 代码如下:1.2.2 输出结果如下:1.2.3 代码如下:1.2
3、分组条形在前面博客( .)的基础上,拓展一下问题复杂度:使用水平条形展示每位员工前三个月的销售额。此时,我们需要将每位员工的销售额按月分组,分别绘制条形进行展示。import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt
# Python并列 在数据可视化领域,多并列是一种常见的展示方式,它可以同时展示多个图形,帮助我们更全面地理解数据。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言,提供了多个库来实现多并列的功能,例如Matplotlib、Seaborn和Plotly等。本文将介绍如何使用Matplotlib和Seaborn这两个流行的数据可视化库来实现多并列。 ## Matplotlib实现多
原创 2023-08-02 12:41:00
294阅读
一、并列柱状堆积柱状有堆积柱状的好处,比如说我们可以很方便地看到多分类总和的趋势。但是我们发现,在堆积柱状图中,由于基底位置的不同,我们并不能很轻易地弄清楚上方分类的数据的变化趋势。因此当分类不是特别多,且我们对于总量趋势的重视程度不如各分类的时候,我们就可以考虑使用并列柱状,这也是一种非常常见的图形。跟上次一样,我们拿小明20次月考的语数外三门科目的成绩来演示并列柱状。可以看到,小明有
在使用柱状时,经常遇到需要多组数据进行比较的情况。 绘制单个数据系列的柱形比较简单,多组数据柱状绘制的关键有三点:多次调用bar()函数即可在同一子图中绘制多组柱形。为了防止柱子重叠,每个柱子在x轴上的位置需要依次递增,如果柱子紧挨,这个距离即柱子宽度。为了使刻度标签居中,需要调整x轴刻度标签的位置。由上述可知,多组数据并列柱状需要计算柱子x轴上的位置和x轴刻度标签。 因此,有两种实现方
折线图与面积① 单线图、多线图② 面积堆叠面积 1. 折线图--单线图 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不发出警告
作者|黄伟呢来源|数据分析与统计学之美简介瀑布,由麦肯锡顾问公司所独创的图表类型,因为形似瀑布流水,所以被大家称之为瀑布(Waterfall Plot),在企业经营分析、财务分析中使用较多,用以表示企业成本的构成、变化等情况。瀑布本质:堆积柱形的绘制。瀑布的绘图原理那么,如何用Python绘制这样一个瀑布呢?很多人不知道如何绘制瀑布,是由于对瀑布的绘图原理,不够清楚。因此,这里先来
目录 Matplotlib 2 |折线图| 柱状| 堆叠| 面积| 填| 饼| 直方图| 散点图| 极坐标| 箱型1.基本图表绘制 plt.plot()ts.plot() 由Series直接生成图表  Dataframe直接生成图表 df.plot( )2.柱状堆叠、面积、填柱状堆叠柱状 plt.bar() --第二种绘制方法外嵌图表p
20230704更新获取数据的代码在这里:https://github.com/pxy7896/PlayWithPython3 最近没有review,如果有问题自己搜索调试吧。最近在b站抓了一些数据(后面我会写抓取过程这里审核老是不过,我放弃了。反正就用beautifulsoup,然后注意分析链接就好了。以后不写了 ),顺便用pyecharts画了下图。用这个包,一来是客户要求,二来是省心、省事。
转载 2024-03-09 17:16:20
192阅读
常用于统计学模块,画饼用到的方法为:pie( )一、pie()函数用来绘制饼pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedg
转载 2023-06-19 13:36:00
791阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5