Biểu đồ Python

nhập khẩu cốt truyện. graph_objects khi đi từ cốt truyện. subplots nhập make_subplots x = ['1970-01-01', '1970-01-01', '1970-02-01', '1970-04-01', '1970-01-02', '1972-01 . Biểu đồ (x=x, nbinsx=4) dấu vết1 = đi. Biểu đồ (x=x, nbinsx = 8) dấu vết2 = đi. Biểu đồ (x=x, nbinsx=10) dấu vết3 = đi. Biểu đồ(x=x, xbins=dict( start='1969-11-15', end='1972-03-31', size='M18'), # M18 là viết tắt của 18 tháng autobinx=False ) dấu vết4 = đi. Biểu đồ (x=x, xbins=dict( start='1969-11-15', end='1972-03-31', size='M4'), # 4 tháng kích thước thùng autobinx=False ) dấu vết5 = đi. Biểu đồ (x=x, xbins=dict( start='1969-11-15', end='1972-03-31', size= 'M2'), # 2 tháng autobinx = False ) hình. append_trace(trace0, 1, 1) hình. append_trace(trace1, 1, 2) hình. append_trace(trace2, 2, 1) hình. append_trace(trace3, 2, 2) hình. append_trace(trace4, 3, 1) hình. append_trace(trace5, 3, 2) hình. trình diễn()

Để tạo biểu đồ 1D, chúng ta chỉ cần một vectơ số duy nhất. Đối với biểu đồ 2D, chúng tôi sẽ cần một vectơ thứ hai. Chúng tôi sẽ tạo cả hai bên dưới và hiển thị biểu đồ cho từng vectơ

Nội dung chính Show

Cập nhật màu biểu đồ
Vẽ biểu đồ 2D
Tùy chỉnh biểu đồ của bạn
Biểu đồ Python là gì?
Làm cách nào để tạo biểu đồ trong Python?

N_points = 100000
n_bins = 20

# Generate two normal distributions
dist1 = rng.standard_normal(N_points)
dist2 = 0.4 * rng.standard_normal(N_points) + 5

fig, axs = plt.subplots(1, 2, sharey=True, tight_layout=True)

# We can set the number of bins with the *bins* keyword argument.
axs[0].hist(dist1, bins=n_bins)
axs[1].hist(dist2, bins=n_bins)

Cập nhật màu biểu đồ

Phương thức biểu đồ trả về (trong số những thứ khác) một đối tượng patches. Điều này cho phép chúng ta truy cập vào các thuộc tính của các đối tượng được vẽ. Sử dụng cái này, chúng ta có thể chỉnh sửa biểu đồ theo ý thích của mình. Hãy thay đổi màu của từng thanh dựa trên giá trị y của nó

fig, axs = plt.subplots(1, 2, tight_layout=True)

# N is the count in each bin, bins is the lower-limit of the bin
N, bins, patches = axs[0].hist(dist1, bins=n_bins)

# We'll color code by height, but you could use any scalar
fracs = N / N.max()

# we need to normalize the data to 0..1 for the full range of the colormap
norm = colors.Normalize(fracs.min(), fracs.max())

# Now, we'll loop through our objects and set the color of each accordingly
for thisfrac, thispatch in zip(fracs, patches):
    color = plt.cm.viridis(norm(thisfrac))
    thispatch.set_facecolor(color)

# We can also normalize our inputs by the total number of counts
axs[1].hist(dist1, bins=n_bins, density=True)

# Now we format the y-axis to display percentage
axs[1].yaxis.set_major_formatter(PercentFormatter(xmax=1))

Vẽ biểu đồ 2D

Để vẽ biểu đồ 2D, người ta chỉ cần hai vectơ có cùng độ dài, tương ứng với mỗi trục của biểu đồ

fig, ax = plt.subplots(tight_layout=True)
hist = ax.hist2d(dist1, dist2)

Tùy chỉnh biểu đồ của bạn

Tùy chỉnh biểu đồ 2D tương tự như trường hợp 1D, bạn có thể kiểm soát các thành phần trực quan như kích thước thùng hoặc chuẩn hóa màu