matplotlib pyton 如何画柱状图,利用kimi,直接把图拉倒上面,让他生成

要绘制类似于您提供的图像的柱状图,您可以使用Python中的Matplotlib库,这是一个非常流行的绘图库。以下是一个简单的示例代码,展示如何使用Matplotlib来创建一个类似的柱状图:

```python

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

数据

categories = ['中,火车', '中,测试', '强壮,训练', '强,测试']

stm_values = [1.07412, 1.12613, 0.94519, 0.93205]

bnn_values = [0.37709, 0.4424, 0.40883, 0.36503]

gan_values = [0.29486, 0.3558, 0.19483, 0.1721]

设置柱状图的位置

x = np.arange(len(categories))

width = 0.2

创建柱状图

fig, ax = plt.subplots()

rects1 = ax.bar(x - width, stm_values, width, label='双线性STM')

rects2 = ax.bar(x, bnn_values, width, label='BNN')

rects3 = ax.bar(x + width, gan_values, width, label='甘')

添加文本标签、标题和自定义x轴刻度标签

ax.set_ylabel('KL Divergence(nats)')

ax.set_title('三个基于DL的信道模型的输出数据与目标数据之间的KL散度')

ax.set_xticks(x)

ax.set_xticklabels(categories)

ax.legend()

在柱状图上添加数值标签

def autolabel(rects):

for rect in rects:

height = rect.get_height()

ax.annotate('{}'.format(height),

xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height),

xytext=(0, 3), # 3 points vertical offset

textcoords="offset points",

ha='center', va='bottom')

autolabel(rects1)

autolabel(rects2)

autolabel(rects3)

显示图表

plt.show()

```

这段代码将创建一个柱状图,其中包含三组数据(双线性STM、BNN和甘),每组数据对应不同的类别。每个柱子上方的数值标签显示了KL散度的值。您可以根据需要调整颜色、标签和其他样式设置。

确保您已经安装了Matplotlib库,如果没有安装,可以通过以下命令安装:

```bash

pip install matplotlib

```

运行上述代码后,您将得到一个与您提供的图像类似的柱状图。

相关推荐
jie*9 小时前
小杰深度学习(sixteen)——视觉-经典神经网络——MobileNetV2
人工智能·python·深度学习·神经网络·tensorflow·numpy·matplotlib
~~李木子~~2 天前
用 Matplotlib 实现数据可视化3 个案例实战
信息可视化·matplotlib
OG one.Z3 天前
08_Matplotlib数据可视化
信息可视化·matplotlib
eqwaak05 天前
动态图表导出与视频生成:精通Matplotlib Animation与FFmpeg
开发语言·python·ffmpeg·音视频·matplotlib
MoRanzhi12035 天前
15. Pandas 综合实战案例(零售数据分析)
数据结构·python·数据挖掘·数据分析·pandas·matplotlib·零售
Love__Tay6 天前
【数据分析与可视化】2025年一季度金融业主要行业资产、负债、权益结构与增速对比
金融·excel·pandas·matplotlib
weixin_525936338 天前
金融大数据处理与分析
hadoop·python·hdfs·金融·数据分析·spark·matplotlib
风遥~9 天前
快速了解并使用Matplotlib库
人工智能·python·数据分析·matplotlib
jie*12 天前
小杰深度学习(four)——神经网络可解释性、欠拟合、过拟合
人工智能·python·深度学习·神经网络·scikit-learn·matplotlib·sklearn
jie*12 天前
小杰深度学习(five)——正则化、神经网络的过拟合解决方案
人工智能·python·深度学习·神经网络·numpy·matplotlib