简介：今天，首席执行官指出，要与您分享Python bar Chart 1E6等于多少。如果您可以添加您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
OpenPyXl可以使用以下图表：
该图表由至少一个或多个数据点组成。该系列本身具有对单元格的引用。
默认情况下，图表的左上角固定在单元格E15上，大小为15x7.5 cm（约5行14行）。您可以通过设置图标中的锚固，宽度和高度属性来更改此设置实际尺寸将取决于操作系统和设备。
其他锚点是可能的。请参考openpyxl.drawing.spreadsheet_drawing获取更多信息。
区域图与折叠图相似，区别在于，图形线下方的区域已填充。通过将数据包设置为“标准”，“堆栈”或“百分比堆栈”，可以使用不同的变体。是“标准”。
您还可以创建三维区域地图
这将产生一个简单的三维区域，其中第三个轴可用于替换传说：
在剥离图中，值绘制为水平或垂直列
这将产生四个图表，表明各种可能性。
您还可以创建三维条带图片
这将产生一个简单的三维障碍。
注意：有兴趣的朋友可以帮助您看到办公室的现象
详细信息如下：
1.代表的含义是不同的。直方图表示数据的特定分布，而列图表示数据的大小。
2. Thex轴的含义不同。在直方图中，x轴表示定量数据，列图中的x轴表示分类数据。因此，直方图中的柱子不能随意移动，x轴的间隔需要连续，但是可以随意分类列图上的支柱。
3.列的形状不同。直方图上支柱的宽度可能不同，也就是说，宽度和狭窄，但是列图上的支柱的宽度需要一致。因为列图上的宽度没有值的含义，直方图上的支柱表示间隔的长度，因此根据间隔进行调整宽度。
洗。
1.删除无效的数据。数据是有效的数据，但是您不想显示那些过度的异常数据，然后是噪声处理。
2.消除噪音的两个步骤：检测噪声，噪声校正，您可以清理数据。Python是一种流行的编程语言。它是由Guidovarossum创建的，并于1991年发布。
如何用python绘制一个简单的人物？在这里使用matplotlib的使用是不可分割的。
条形图是数据可视图中非常基本且常用的图。简要说明：条形图也称为长条图（英语：条形图），也称为条形图，杆图，列图，类似图表和条形图是基于矩形长度的统计图表。用于比较两个或多个值（不同的时间或不同条件），并且只有一个变量，通常用于较小的数据集分析。长图也可以水平排列或以多维方式表达。
那么普通的脱衣地图是什么样的？
什么时候！何时！何时！这是下面的图：
图片首先是明亮的。接下来，研究如何绘制这张图片。让我们看一下原始数据的外观：
实际绘图图的过程类似于绘图线图，但是所使用的绘图函数不同。
由于这只是最简单的带图，因此实际上，函数绘图plt.bar（）的函数也具有许多可以探索的参数设置，这与折叠线图函数plt.plot（）的探索类似孩子可以自己探索。
根据条带的长度显示的带状地图
当然，也可以有其他设置。例如，上图中的线不均匀。这是因为X轴的数据根据学校名称进行排序。那么可以根据分数水平对其进行排序吗？也就是说，所有矩形均以从高到短到短的顺序排列？
当然！这里需要强调的是，诸如高度和低排列之类的信息来自原始数据。要更改带状的顺序，您需要更改图形的源数据！
对原始数据反向顺序排序后，将前十个数据分配给data_yuwen。作为新的数据源，绘图函数plt.bar（）自然不同。
首先查看数据的外观：
根据此数据源绘制的图形，由于用于绘制图形的数据用于有序排序，因此也将显示带状形成的条形：
很多时候，我们的常见条形图具有另一种形式的显示形式，即水平条形图，最受欢迎的动态条形图也是水平剥离图，因此水平条形杆可以绘制形状？
了解plt.bar（）主要参数
实际上，只要您知道主要参数在plt.bar（）函数中的作用！在剥离图函数中有五个主要参数，即x，高度，宽度，底部，方向，这并不困难。其中，x由x轴位置上的每个条控制，高度控制每个条的长度，宽度控制每个条的宽度，底部控制每个条带的起始位置，沿y轴的方向。方向控制。条带，垂直或水平和默认的方向是垂直的。
通过一个小例子了解这些参数的作用：
上面几行的图输出如下：
与代码和实际输出的条形图相比，每个主要参数的作用是一目了然吗？
水平条形图
在理解这些参数的作用之后，垂直带图并不难转换为水平脱带图！
需要设置X轴上所有条的位置，所有帧从左侧开始；因为它是水平条形图，所以条带的实际宽度显示了数据大小，设置了宽度参数以在原始数据中设置中国分数。底部控制每个条的启动位置，沿y轴的方向，并将底部=范围设置在每个条带的起始位置中的每个条件。y轴。水平设置条映射后，y轴上的长度失去了测量数据的含义，因此直接设置一个常数；最终将条形的方向设置为水平方向。方向=“水平”。
提醒：必须匹配数据和标签，即plt.bar（）的数据集中在plt.yticks（）中提取的标签上。一旦不匹配，整个图片的结果是错误的结果！
上述代码生成的条形图如下：
感觉到上面产生水平剥离图的这种方式有些不同，这与人们的习惯认知有所不同。是否有必要改变您的认知习惯这种反人性？
当然，实际上，没有一些更简单的方法来绘制水平条形图。首先未直接使用此简单方法的原因是让每个人都会体验下一个参数的灵活设置，并且如果与比较相比，可以理解绕组方法。理解和使用的简单方法更加困难！
不再出售，让我们知道plt.barh（）函数类似于plt.bar（）函数。
plt.barh（）函数是专门从事水平条的函数。主要参数是：
y控制Y轴的标签源。宽度控制水平条的长度，即用于比较需要设置高度条的宽度的数据源的宽度。形状映射要简单得多，特定代码如下：
效应图：
就像使用plt.bar（）函数绘制的水平脱带图一样？将来需要绘制水平条图。尝试使用plt.barh（）函数。毕竟，它是专门绘制的这种类型的图表，它简单易用。
但是，实际工作中对酒吧的需求不仅仅是这些。例如，在示例中，它只是各个学校中中国成绩的展示。有时，每个学科的结果都需要同时显示在条图中。有时，有必要的图表显示每个学科的成就和总分。如何绘制这些图片？实际上，只要理解每个参数的含义，绘制这些图片就不是问题。至于如何绘制它，看看分解！
绘制了Matplotlib软件包的BARH函数，并且一般布局已经非常相似
导入matplotlib.pyplot作为PLT
从matplotlib导入CM
导入numpy作为NP
label = ['a'，'b'，'c'，'d'，'e'，'f']
x =排序（[[1234,221,765,124,2312,890]）
idx = np.arange（len（x））
color = cm.jet（np.array（x）/max（x））
plt.barh（idx，x，color =颜色）
plt.yticks（IDX+0.4，标签）
plt.grid（axis ='x'）
plt.xlabel（“赚取的收入”）
plt.ylabel（'销售人员'）
plt.title（'前12名销售（2012年）
（美元）
plt.show（）
输出图像如下：
结论：以上是首席CTO注释为每个人编写的Python带图1E6的全部内容。感谢您阅读内容，不要忘记在此网站上找到它。