Автор оригинала: Pankaj Kumar.
Эй, читатели. В этой статье мы будем сосредоточиться на Создание плана Python Bar Отказ
Визуализация данных Позволяет нам понимать данные и помогает нам проанализировать распределение данных изображенным образом.
Барплот позволяет нам визуализировать Распределение категориальных данных Переменные. Они представляют распределение дискретных значений. Таким образом, он представляет собой сравнение категориальных значений.
Ось X представляет дискретные значения, когда ось Y представляет собой числовые значения сравнения и наоборот.
Давайте сейчас сосредоточимся на строительстве планных участков в предстоящем разделе.
Создание плана Python Bar с использованием MATPLOTLIB
Модуль Python Matplotlib предоставляет нам различные функции для участия данных и понять распределение значений данных.
matplotlib.pyplot.bar () Функция Используется для создания слитка с использованием модуля MATPLOTLIB.
Синтаксис:
matplotlib.pyplot.bar(x, height, width, bottom, align)
- X: скалярные х-координаты барплота
- Высота: высота баров, которые должны быть нанесены
- Дно: вертикальная базовая линия
- Ширина: ширина стержней для нанесения нанесения (необязательно)
- Выровняйте: тип выравнивания гистограмма (необязательно).
Кроме того, нам необходимо убедиться, что только категорические значения данных могут быть предоставлены в Barplot.
Теперь попробуем реализовать Barplot с помощью модуля MATPLOTLIB.
Пример:
import matplotlib.pyplot as plt country = ['INDIA', 'JAPAN', 'CHINA', 'USA', 'GERMANY'] population = [1000,800,600,400,1100] plt.bar(country,population) plt.show()
Выход:
Барный участок с использованием модуля Searborn
Модуль Python Seanborn построен над модулем MatPlotlib и предлагает нам некоторые расширенные функциональные возможности, чтобы иметь лучшую визуализацию значений данных.
Синтаксис:
seaborn.barplot(x,y)
Пример:
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
BIKE = pd.read_csv("BIKE.csv")
sn.barplot(x="season",y="cnt",data=BIKE)
plt.show()
Выход:
Заключение
Таким образом, в этой статье мы поняли различные методы для построения сюжета Python Bar.
Не стесняйтесь комментировать ниже, если вы столкнетесь с любым вопросом.
Для большего количества таких постов, связанных с Python, оставаться настроенными, а до тех пор, как потом, счастливое обучение !!