


Bagaimana untuk memberi anotasi carta bar berkumpulan dalam Python?
Pengenalan
Memandangkan visualisasi data menjadi bahagian penting dalam setiap projek analisis data, carta bar menjadi alat yang sangat baik untuk mewakili data kategori. Carta bar berkumpulan amat berguna apabila kita ingin membandingkan berbilang kumpulan sebelah menyebelah.
Sintaks dan kes penggunaan
Anotasi boleh ditambahkan pada carta bar untuk memberikan maklumat tambahan atau menggambarkan data yang dibentangkan. kefungsian anotasi matplotlib boleh digunakan untuk menambah anotasi ini pada setiap plot bar. Fungsi ini mengambil parameter berikut -
text - Teks untuk dipaparkan dalam anotasi.
xy - Titik (x, y) untuk dianotasi.
xytext - Tentukan kedudukan teks.
ha - Penjajaran mendatar teks (cth. "tengah", "kiri", "kanan").
va - Penjajaran menegak teks (cth. "tengah", "atas", "bawah").
Gunakan ulasan untuk meningkatkan kebolehbacaan dan kebolehtafsiran carta bar berkumpulan. Berikut ialah dua keadaan di mana menganotasi bar dalam carta bar berkumpulan mungkin berguna -
Bandingkan nilai mutlak dan nilai relatif
Membandingkan nilai mutlak bar dengan ketinggian yang berbeza dalam carta bar berkumpulan boleh menjadi sukar. Pembaca mungkin mendapati lebih mudah untuk membandingkan nilai mutlak setiap kumpulan jika plot bar dilabelkan dengan nilai yang sepadan. Dengan menganotasi carta bar dengan nilai relatif, pembaca juga boleh mendapatkan gambaran yang lebih jelas tentang taburan nilai dalam setiap kategori.
Serlahkan perbezaan ketara
Untuk membandingkan cara atau perkadaran berbilang kumpulan, anda boleh menggunakan carta bar kumpulan. Menambah nilai-p atau selang keyakinan pada plot bar boleh membantu pembaca mengenal pasti perbezaan ketara antara kumpulan. Selain itu, anda boleh menyerlahkan secara visual bar dengan perbezaan ketara secara statistik dengan meletakkan asterisk atau simbol lain di atas bar. Ini membantu pembaca memahami hasil analisis statistik dan membuat kesimpulan daripada data.
Kod dan Penerangan
Algoritma
Import perpustakaan yang diperlukan: matplotlib dan numpy
Buat set data untuk merancang
Gunakan fungsi subplot matplotlib untuk mentakrifkan objek graf dan paksi
Gunakan fungsi bar untuk melukis carta bar berkumpulan
Gelung melalui setiap bar dan tambahkan anotasi teks menggunakan fungsi anotasi matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # create sample dataset data = np.array([[3, 4, 5], [2, 3, 4]]) # define labels and groups labels = ['Group 1', 'Group 2'] groups = ['A', 'B', 'C'] # define figure and axis objects fig, ax = plt.subplots() # plot the grouped bar chart width = 0.35 x = np.arange(len(groups)) ax.bar(x - width/2, data[0], width, label=labels[0]) ax.bar(x + width/2, data[1], width, label=labels[1]) # add text annotations to each bar for i, j in enumerate(data): for x_val, y_val in zip(x, j): ax.annotate(str(y_val), xy=(x_val+i*width-width/2, y_val), ha='center', va='bottom') # add labels and legend ax.set_xticks(x) ax.set_xticklabels(groups) ax.set_xlabel('Groups') ax.set_ylabel('Count') ax.legend() plt.show()

Pertama, import perpustakaan penting untuk tugas itu, khususnya numpy dan matplotlib yang terkenal.
Contoh set data dijana dengan menggunakan tatasusunan numpy dua baris dan tiga lajur. Label untuk kumpulan dan bar ditakrifkan untuk mengenal pasti plot dengan betul.
Untuk mencipta plot, objek angka dan paksi dijana melalui fungsi subplot matplotlib. Kemudian gunakan fungsi bar untuk melukis carta bar berkumpulan, di mana lebar setiap bar ditentukan sebagai 0.35. Kemudian plot carta bar untuk setiap kumpulan dengan data yang sepadan, dipilih menggunakan parameter label.
Fungsi ulasan digunakan di dalam gelung bersarang untuk menambah ulasan teks pada setiap bar. Fungsi ini menerima koordinat x dan y setiap bar dan ketinggian bar sebagai anotasi teks.
Plot dilabel menggunakan matplotlib set_xticks, set_xticklabels, set_xlabel, set_ylabel, dan fungsi legenda, yang membolehkan paksi-x dan y dilabel dengan betul, menambah tajuk plot kepada plot.
KESIMPULAN
Menambah anotasi pada carta bar berkumpulan dalam Python boleh memberikan maklumat tambahan atau penjelasan tentang data yang dibentangkan. Menggunakan fungsi anotasi matplotlib, kami boleh menambah anotasi teks dengan mudah pada setiap plot bar dengan mengikut algoritma langkah demi langkah yang digariskan dalam artikel ini.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk memberi anotasi carta bar berkumpulan dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa