소개
데이터 시각화가 모든 데이터 분석 프로젝트의 필수적인 부분이 되면서 막대 차트는 범주형 데이터를 표현하는 훌륭한 도구가 되었습니다. 그룹화된 막대 차트는 여러 그룹을 나란히 비교하려는 경우 특히 유용합니다.
구문 및 사용 사례
추가 정보를 제공하거나 제시된 데이터를 설명하기 위해 막대형 차트에 주석을 추가할 수 있습니다. matplotlib의 주석 기능을 사용하여 각 막대 그래프에 이러한 주석을 추가할 수 있습니다. 이 함수는 다음 매개변수를 사용합니다 -
text - 주석에 표시할 텍스트입니다.
xy - 주석을 추가할 지점(x, y)입니다.
xytext - 텍스트 위치를 결정합니다.
ha - 텍스트의 가로 정렬(예: "가운데", "왼쪽", "오른쪽").
va - 텍스트의 수직 정렬(예: "가운데", "상단", "하단").
주석을 사용하여 그룹화된 막대 차트의 가독성과 해석성을 향상하세요. 다음은 그룹화된 막대 차트에서 막대에 주석을 추가하는 것이 도움이 될 수 있는 두 가지 사례입니다.
절대값과 상대값 비교
그룹화된 막대 차트에서 높이가 서로 다른 막대의 절대값을 비교하는 것은 어려울 수 있습니다. 막대 그래프에 해당 값이 표시되어 있으면 독자는 각 그룹의 절대 값을 더 쉽게 비교할 수 있습니다. 막대 그래프에 상대 값을 추가하면 독자는 각 범주 내 값 분포를 더욱 명확하게 파악할 수 있습니다.
중요한 차이점 강조
여러 그룹의 평균이나 비율을 비교하려면 그룹 막대 차트를 사용할 수 있습니다. 막대 그래프에 p-값이나 신뢰 구간을 추가하면 독자가 그룹 간의 유의미한 차이를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 막대 위에 별표나 기타 기호를 배치하여 통계적으로 유의미한 차이가 있는 막대를 시각적으로 강조 표시할 수 있습니다. 이는 독자가 통계 분석 결과를 이해하고 데이터로부터 추론을 도출하는 데 도움이 됩니다.
코드 및 설명
알고리즘
필요한 라이브러리 가져오기: matplotlib 및 numpy
플롯할 데이터 세트 만들기
matplotlib의 하위 플롯 기능을 사용하여 그래프 및 축 개체 정의
막대 기능을 사용하여 그룹화된 막대 차트를 그려보세요
각 막대를 반복하고 matplotlib의 주석 기능을 사용하여 텍스트 주석을 추가하세요

먼저 작업에 필요한 필수 라이브러리, 특히 잘 알려진 numpy 및 matplotlib를 가져옵니다.
예제 데이터 세트는 2개의 행과 3개의 열로 구성된 numpy 배열을 적용하여 생성되었습니다. 플롯을 올바르게 식별하기 위해 그룹 및 막대에 대한 레이블이 정의됩니다.
플롯을 만들기 위해 matplotlib의 subplots 기능을 통해 그림과 축 개체가 생성됩니다. 그런 다음 bar 함수를 사용하여 그룹화된 막대 차트를 그립니다. 여기서 각 막대의 너비는 0.35로 지정됩니다. 그런 다음 labels 매개변수를 사용하여 선택한 해당 데이터로 각 그룹에 대한 막대 차트를 그립니다.
댓글 기능은 중첩된 for 루프 내에서 각 막대에 텍스트 댓글을 추가하는 데 사용됩니다. 이 함수는 각 막대의 x 및 y 좌표와 막대의 높이를 텍스트 주석으로 허용합니다.
플롯은 matplotlib의 set_xticks, set_xticklabels, set_xlabel, set_ylabel 및 범례 함수를 사용하여 레이블이 지정됩니다. 이를 통해 x축과 y축에 올바르게 레이블을 지정하고 플롯 제목을 지정하고 플롯에 범례를 추가할 수 있습니다.
결론
Python의 그룹화된 막대 차트에 주석을 추가하면 표시되는 데이터에 대한 추가 정보나 설명을 제공할 수 있습니다. matplotlib의 주석 기능을 사용하면 이 기사에 설명된 단계별 알고리즘에 따라 각 막대 그래프에 텍스트 주석을 쉽게 추가할 수 있습니다.
위 내용은 Python에서 그룹화된 막대 차트에 주석을 추가하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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