LoRa无线路灯控制程序.hex

【实例简介】

用Qt做的仿IOS的开关按钮。

文件:590m.com/f/25127180-489958059-2bdb42(访问密码:551685)

【实例截图】仿照Iphone的开关按钮

在这里插入图片描述
以下内容无关:

-------------------------------------------分割线---------------------------------------------

条形图的绘制方式跟折线图非常的类似,只不过是换成了plt.bar方法。plt.bar方法有以下常用参数:

x:一个数组或者列表,代表需要绘制的条形图的x轴的坐标点。
height:一个数组或者列表,代表需要绘制的条形图y轴的坐标点。
width:每一个条形图的宽度,默认是0.8的宽度。
bottom:y轴的基线,默认是0,也就是距离底部为0.
align:对齐方式,默认是center,也就是跟指定的x坐标居中对齐,还有为edge,靠边对齐,具体靠右边还是靠左边,看width的正负。
color:条形图的颜色。
返回值为BarContainer,是一个存储了条形图的容器,而条形图实际上的类型是matplotlib.patches.Rectangle对象。

条形图的绘制:
比如现在有2019年贺岁片票房的数据(数据来源:https://piaofang.maoyan.com/dashboard)

复制代码
#票房单位亿元
movies = {
“流浪地球”:40.78,
“飞驰人生”:15.77,
“疯狂的外星人”:20.83,
“新喜剧之王”:6.10,
“廉政风云”:1.10,
“神探蒲松龄”:1.49,
“小猪佩奇过大年”:1.22,
“熊出没·原始时代”:6.71
}
复制代码

用条形图绘制每部电影及其票房的代码如下:

复制代码
movies = {
“流浪地球”:40.78,
“飞驰人生”:15.77,
“疯狂的外星人”:20.83,
“新喜剧之王”:6.10,
“廉政风云”:1.10,
“神探蒲松龄”:1.49,
“小猪佩奇过大年”:1.22,
“熊出没·原始时代”:6.71
}
plt.bar(np.arange(len(movies)),list(movies.keys()))
plt.xticks(np.arange(len(movies)),list(movies.keys()),fontproperties=font)
plt.grid()
复制代码

效果图如下:

其中xticks和yticks的用法跟之前的折线图一样。这里新出现的方法是bar,bar常用的有3个参数,分别是x(x轴的坐标点),y(y轴的坐标点)以及width(条形的宽度)。

横向条形图:
横向条形图需要使用plt.barh这个方法跟bar非常的类似,只不过把方向进行旋转。参数跟bar类似,但也有区别。如下:

y:数组或列表,代表需要绘制的条形图在y轴上的坐标点。
width:数组或列表,代表需要绘制的条形图在x轴上的值(也就是长度)。
height:条形图的高度,默认是0.8。
left:条形图的基线,也就是距离y轴的距离。
其他参数跟bar一样。
返回值也是BarContainer容器对象。

还是以以上数据为例,将电影名和票房反转一下。示例代码如下:

复制代码
movies = {
“流浪地球”:40.78,
“飞驰人生”:15.77,
“疯狂的外星人”:20.83,
“新喜剧之王”:6.10,
“廉政风云”:1.10,
“神探蒲松龄”:1.49,
“小猪佩奇过大年”:1.22,
“熊出没·原始时代”:6.71
}
plt.barh(np.arange(len(movies)),list(movies.values()))
plt.yticks(np.arange(len(movies)),list(movies.keys()),fontproperties=font)
plt.grid()
复制代码

效果图如下:

分组条形图:
现在有一组数据,是2019年春节贺岁片前五天的电影票房记录。 示例代码如下:

复制代码
movies = {
“流浪地球”:[2.01,4.59,7.99,11.83,16],
“飞驰人生”:[3.19,5.08,6.73,8.10,9.35],
“疯狂的外星人”:[4.07,6.92,9.30,11.29,13.03],
“新喜剧之王”:[2.72,3.79,4.45,4.83,5.11],
“廉政风云”:[0.56,0.74,0.83,0.88,0.92],
“神探蒲松龄”:[0.66,0.95,1.10,1.17,1.23],
“小猪佩奇过大年”:[0.58,0.81,0.94,1.01,1.07],
“熊出没·原始时代”:[1.13,1.96,2.73,3.42,4.05]
}
plt.figure(figsize=(20,8))
width = 0.75
bin_width = width/5
movie_pd = pd.DataFrame(movies)
ind = np.arange(0,len(movies))

for index in movie_pd.index:
day_tickets = movie_pd.iloc[index]
xs = ind-(bin_width*(2-index))
plt.bar(xs,day_tickets,width=bin_width,label=“第%d天”%(index+1))
for ticket,x in zip(day_tickets,xs):
plt.annotate(ticket,xy=(x,ticket),xytext=(x-0.1,ticket+0.1))

设置图例

plt.legend(prop=font)
plt.ylabel(“单位:亿”,fontproperties=font)
plt.title(“春节前5天电影票房记录”,fontproperties=font)

设置x轴的坐标

plt.xticks(ind,movie_pd.columns,fontproperties=font)
plt.xlim
plt.grid(True)
plt.show()
复制代码

示例图如下:

堆叠条形图:
堆叠条形图,是将一组相关的条形图堆叠在一起进行比较的条形图。比如以下案例:

复制代码
menMeans = (20, 35, 30, 35, 27)
womenMeans = (25, 32, 34, 20, 25)
groupNames = (‘G1’,‘G2’,‘G3’,‘G4’,‘G5’)
xs = np.arange(len(menMeans))
plt.bar(xs,menMeans)
plt.bar(xs,womenMeans,bottom=menMeans)
plt.xticks(xs,groupNames)
plt.show()
复制代码

效果图如下:

在绘制女性得分的条形图的时候,因为要堆叠在男性得分的条形图上,所以使用到了一个bottom参数,就是距离x轴的距离。通过对贴条形图,我们就可以清楚的知道,哪一个队伍的综合排名是最高的,并且在每个队伍中男女的得分情况。

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