條形圖
關注創建者：博集華仿 創建時間：2019-07-26
條形圖的視頻教程
ENOVIA創建高度格式化的高級報告，以便更好地了解數據趨勢并匯總產品信息
創建高度格式化的高級報告，以便更好地了解數據趨勢并匯總產品信息 1、使用餅圖、條形圖和面積圖，匯總來自許多業務對象的數據 2、使用靈活的樣式表，創建可反映品牌標識或“外觀”的業務文檔和數據表 3、通過電子郵件、FTP或文件服務器交付，提供按需或后臺報告生成 4、標準輸出格式包括PDF\PostScript、Text、XML或HTML 5、使用報告模板快速創建客戶特定報告 6、ENOVIA
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條形圖的實例教程
上次推文中，描述了MATLAB與Python在繪制折線圖上的區別。那么我們今天繼續學習，在繪制條形圖時，兩者之間的區別。
案例：
假設我們想統計2016到2021年6年時間中，考研報考人數及錄取人數的變化情況。為了學習條形圖中單個柱和兩個柱之間的區別，我們繪制兩個圖。第一個圖顯示報考人數隨著年份的變化，第二個圖顯示報考人數和錄取人數隨著年份的變化。
在這個案例中，MATLAB與Python繪制條形圖會有什么區別呢？
00 載入擴展庫
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
01 柱狀圖
x=[1,2,3,4,5]
y=[6,10,4,5,1]
colors=['r','b','g','m','c']
plt.bar(x,y,align='center',color=colors)
02 條形圖
x=[1,2,3,4,5]
y=[6,10,4,5,1]
colors=['r','b','g','m','c']
plt.barh(x,y,align='center',color=colors)
03 改變X軸和Y軸的坐標標識
x=[1,2,3,4,5]
y=[6,10,4,5,1]
colors=['r','b','g','m','c']
plt.bar(x,y,align='center',color=colors)
plt.xticks(x,['a','b','c','d','e'])
x=[1,2,3,4,5]
y=[6,10,4,5,1]
colors=['r','b','g','m','c']
plt.barh(x,y,align='center',color=colors)
plt.yticks(x,['a','b','c','d','e'])
04 堆積（疊加）
x=[1,2,3,4,5]
y=[6,10,4,5,1]
y1=[2,6,3,8,5]
colors=['r','b','g','m','c']
plt.bar(x,y,align='center',color=colors)
plt.bar(x,y1,align='center',bottom=y,color='k')
plt.xticks
展開 上次推文中，描述了MATLAB與Python在繪制條形圖上的區別，那么我們今天繼續學習，在繪制直方圖時，兩者之間的區別。
案例：
隨機生成以10為中心的1000個正態分布的數，和1000個以12為中心的正態分布的數，然后將結果取值范圍劃分為30個等距離的區間，然后統計各個區間上數出現的個數。
在這個案例中，MATLAB與Python繪制條形圖會有什么區別呢？
繪制條形圖
bar命令繪制二維條形圖，下面舉個例子來演示如何使用。
示例
假設有10名學生，這些學生某次考試獲得分數是：75,58,90,87,50,85,92,75,60和95，使用這此分數來繪制條形圖如下。
創建腳本文件并鍵入以下代碼 -
x = [1:10];
y = [75, 58, 90, 87, 50, 85, 92, 75, 60, 95];
bar(x,y), xlabel('Student'),ylabel('Score'),
title('First Sem:')
print -deps graph.eps
運行文件時，MATLAB顯示以下條形圖 -
繪制等高線
兩個變量的函數的輪廓線是一個曲線，函數有一個恒定值。等高線用于通過連接等于高于某一水平的點(如平均海平面)來創建輪廓圖。
MATLAB提供了繪制輪廓圖的contour函數。
示例
下面演示如何生成一個輪廓圖，顯示給定函數g = f(x，y)的輪廓線。該函數有兩個變量。 所以，必須生成兩個獨立的變量，即兩個數據集x和y。 這可以通過調用meshgrid命令完成。
meshgrid命令用于生成在每種情況下給出x和y范圍以及增量規范的元素矩陣。
繪制函數g = f(x，y)，其中-5≤x≤5，-3≤y≤3。對于這兩個值，遞增0.1。變量設置為 -
[x,y] = meshgrid(–5:0.1:5, –3:0.1:3);
最后，需要分配這個函數。
展開 yfinance
示例：在條形圖中獲取和顯示 Facebook 數據
在此示例中，我們使用 yfinance 庫下載 Meta（以前稱為 Facebook）和 matplotlib 的歷史股票數據，以創建條形圖。該代碼獲取 Meta 股票從 2023 年 1 月 1 日到 2024 年 1 月 1 日的收盤價，并將這些價格可視化為條形圖，日期在 x 軸上，收盤價在 y 軸上。
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示例：在條形圖中獲取和顯示 Facebook 數據
在此示例中，我們使用 yfinance 庫下載 Meta（以前稱為 Facebook）和 matplotlib 的歷史股票數據，以創建條形圖。
“直方圖” 顯示模式擴展：現在最多可選擇 30 次測量，選擇條形圖時會出現工具提示，并且可通過設置菜單配置統計參數的顯示。
自定義排序測量項目對話框：現在可以使用箭頭按鈕手動對單個條目進行調整。
1.2 eMMA Server/Client
通過更新并配置 CAD 模型的 CATIA 插件，可以實現自動更新檢驗計劃的新功能。
圖3：不同RAM的內存布局（條形圖）和性能（黃線）示例
對于此模型，將內存從16 GB增加到64 GB可使運行時間減少53%。將RAM增加到128 GB后，運行時間總體上減少了63%。請注意，分配給求解器（HICORE）的內存量保持不變（以藍色顯示），而BPOOL的大小會發生變化（以橙色顯示）。
擴展“復合直方圖”顯示模式：現在最多可以選擇30個測量值，選擇條形圖時會出現工具提示，并且可以通過設置菜單配置統計參數的顯示（EMMA-6673）。
已知Bug修復
修復用戶提出的軟件Bug。
擴展“復合直方圖”顯示模式：現在最多可以選擇30個測量值，選擇條形圖時會出現工具提示，并且可以通過設置菜單配置統計參數的顯示（EMMA-6673）。
已知Bug修復
修復用戶提出的軟件Bug。
在Qt 6.7中，除了自Qt 6.6起就提供的3D可視化之外，我們還添加了對2D條形圖、折線圖和散點圖的支持。該模塊可與Qt Quick中的動畫和特效集成，并可提供主題和基于處理程序的交互式API。
Qt Graphs仍在積極開發中，因此在此版本中將繼續作為技術預覽版提供。我們對數據API和框架進行了部分實質性的改進，以減少內存分配量，并使其與Qt的抽象項模型繼續保持一致。
自車以藍色顯示，條形圖顯示非自車的目標概率。對于每個目標，最多顯示兩個最有可能到達目標的預測軌跡，其表示寬度與概率成正比。這里的可解釋性指的是自車對其目標車的所有實際行為所做出的預判都具備可解釋性、合理性分析。比如如下為典型的4個自動駕駛場景下，可以分別給出不同的解釋性說明。
圖1-1 條形基礎剖面圖
1-防潮層；2-磚基礎；3-大放腳；4-混凝土墊層；5-灰土；6-基礎埋深標高
1.閱讀基礎平面圖應注意了解以下內容
(1)軸線編號、尺寸必須與建筑平面圖上的完全一致。
(2)了解基礎輪廓線尺寸及與軸線的關系。為獨立基礎時，應注意基礎和基礎梁的編號。
(3)了解預留溝槽、孔洞的位置及尺寸。有設備基礎時，還應了解其位置、尺寸。
條形圖的黃色部分顯示了 800 V SiC 相對于 800 V Si 解決方案的優勢——盡管在這兩種情況下都只應用了 10 kHz 的開關頻率和 5 kV/μs 的電壓壓擺率。配備 SiC 半導體的逆變 可能會在更高的頻率和轉換率下運行（典型值：開關頻率：10 ... 40 kHz，dv/dt：5 ... 50 kV/us）。
上次推文中，描述了MATLAB與Python在繪制條形圖上的區別，那么我們今天繼續學習，在繪制直方圖時，兩者之間的區別。
案例：
隨機生成以10為中心的1000個正態分布的數，和1000個以12為中心的正態分布的數，然后將結果取值范圍劃分為30個等距離的區間，然后統計各個區間上數出現的個數。
在這個案例中，MATLAB與Python繪制條形圖會有什么區別呢？
