Hôm nay, chúng ta sẽ xem cách chúng ta có thể tạo Biểu đồ Python và Biểu đồ thanh Python bằng cách sử dụng thư viện Matplotlib và Seaborn Python . Hơn nữa, trong Hướng dẫn vẽ biểu đồ và thanh trong Python này, chúng ta sẽ hiểu Biểu đồ và thanh trong Python với sự trợ giúp của ví dụ và đồ thị. Các bài viết liên quan: Vì vậy, chúng ta hãy hiểu Biểu đồ và Biểu đồ Thanh trong Python. Biểu đồ là một biểu đồ biểu thị cách dữ liệu số được biểu diễn. Đầu vào của nó là một biến số, nó được phân tách thành các thùng trên trục x. Đây là một vectơ gồm các số và có thể là một danh sách hoặc một cột DataFrame. Thanh cao hơn thể hiện nhiều quan sát hơn trên mỗi thùng. Ngoài ra, số lượng thùng quyết định hình dạng của biểu đồ. Hãy bắt đầu với một Ví dụ về Biểu đồ Matplotlib đơn giản .  sn.distplot(df['sepal_length'],bins=25) lt.show() Để lập biểu đồ này mà không có Seaborn, chúng ta có thể làm như sau import numpy as np from matplotlib import colors from matplotlib.ticker import PercentFormatter np.random.seed(19720810) N=100000 n_bins=20 x=np.random.randn(N) y=.7*x+np.random.randn(100000)+7 fig,axs=plt.subplots(1,2,sharey=True,tight_layout=True) axs[0].hist(x,bins=n_bins) axs[1].hist(y,bins=n_bins) plt.show() Chỉ hiển thị Biểu đồChúng ta có thể chọn hiển thị hoặc ẩn Biểu đồ Python, tấm thảm và mật độ hạt nhân. Bây giờ hãy thử chỉ hiển thị Biểu đồ Python. Hãy sửa đổi Python Web Framework sn.distplot(a=df['sepal_length'],hist=True,kde=False,rug=False) plt.show() Xem thêm Phân tích dữ liệu đồ họa với lập trình R Hiển thị Histogram, Rug và Kernel DensityBây giờ chúng ta hãy thử hiển thị cả ba. sn.distplot(a=df['sepal_length'],hist=True,kde=True,rug=True) plt.show() Tùy chỉnh RugHãy đặt tấm thảm thành màu đỏ. sn.distplot(a=df['sepal_length'],rug=True,rug_kws={'color':'r','alpha':0.35,'linewidth':5})Tùy chỉnh density distributionSử dụng các từ khóa cho mật độ nhân, chúng ta có thể tùy chỉnh phân bố mật độ. sn.distplot(a=df['sepal_length'],kde=True,kde_kws={'color':'r','alpha':0.35,'linewidth':5})Biểu đồ Python dọcBây giờ chúng ta hãy thử tạo một Biểu đồ Python dọc. Hãy cùng tìm hiểu về Python Numpy sn.distplot(df['sepal_length'],color='lightpink',vertical=True) Biểu đồ Python với nhiều biếnChúng ta có thể xem cùng nhau các biểu đồ cho nhiều biến số. sn.distplot(df['sepal_length'],color='skyblue',label='Sepal length') sn.distplot(df['sepal_width'],color='lightpink',label='Sepal width') Bar PlotBiểu đồ thanh trong Python, còn được gọi là biểu đồ thanh, biểu thị cách một biến số liên quan đến một biến phân loại. Chúng ta hãy xem xét Python Pandas Ví dụ về Python Bar PlotHãy lấy một ví dụ nhanh về Biểu đồ thanh Matplotlib . import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
marks=[79,45,22,89,95]
bars=('Roll 1','Roll 2','Roll 3','Roll 4','Roll 5')
y=np.arange(len(bars))
plt.bar(y,marks,color='g')Đặt một màu khác nhau cho mỗi thanhHãy thử năm màu sắc khác nhau cho các thanh. sn.distplot(df['sepal_length'],bins=25) lt.show()0 Đặt màu viềnVà bây giờ đối với màu viền, chúng ta sử dụng tham số edgecolor. sn.distplot(df['sepal_length'],bins=25) lt.show()1 Horizontal Bar PlotLàm thế nào về thanh plot ngang? sn.distplot(df['sepal_length'],bins=25) lt.show()2 Title và Axis LabelsHãy gọi nó là Đồ thị mẫu, với các số cuộn trên trục x và các dấu trên trục y. sn.distplot(df['sepal_length'],bins=25) lt.show()3 Vì vậy, tất cả đều có trong Biểu đồ Python và Lô đất bằng cách sử dụng thư viện Matplotlib. Hy vọng bạn thích giải thích của chúng tôi. Kết luậnDo đó, trong hướng dẫn Biểu đồ Python này, chúng tôi kết luận hai chủ đề quan trọng với biểu đồ biểu đồ và biểu đồ thanh trong Python. Mặc dù chúng có vẻ giống nhau, nhưng chúng là hai thứ khác nhau. Hơn nữa, chúng ta đã thảo luận về ví dụ về Biểu đồ trong Python và ví dụ về Biểu đồ thanh Python. Tuy nhiên, nếu có bất kỳ nghi ngờ nào về Python Bar Plot, hãy hỏi trong tab nhận xét. Xem thêm Biểu đồ phân bổ tài nguyên trong hệ điều hành |
