首页将横坐标为各个PHY Rate取值，根据其他五个变量['test_set2_2ap_0', 'test_set2_2ap_1', 'test_set2_3ap_0', 'test_set2_3ap_1', 'test_set2_3ap_2']运用python绘制五个柱状图

将横坐标为各个PHY Rate取值，根据其他五个变量['test_set2_2ap_0', 'test_set2_2ap_1', 'test_set2_3ap_0', 'test_set2_3ap_1', 'test_set2_3ap_2']运用python绘制五个柱状图

时间: 2024-09-25 09:08:34 浏览: 55

要将横坐标设置为不同的PHY Rate取值，并利用Python的matplotlib库来创建五个柱状图，分别对应'test_set2_2ap_0'、'test_set2_2ap_1'、'test_set2_3ap_0'、'test_set2_3ap_1'和'test_set2_3ap_2'这五个变量，你可以按照以下步骤操作： 1. 首先，你需要导入所需的库，如`numpy`用于数据处理，`pandas`用于读取和组织数据，以及`matplotlib.pyplot`来绘制图形。 ```python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. 确保你的数据存储在一个CSV文件或者其他可以被`pandas`读取的数据源中。假设文件名为"data.csv"，并且 PHY Rate 列名是 "phy_rate"。 ```python data = pd.read_csv('data.csv') ``` 3. 使用`groupby`函数按PHY Rate分组并计算每个组的平均值或其他相关统计信息，然后提取出需要绘制的五个列。 ```python grouped_data = data.groupby('phy_rate').mean() # 如果你想看的是平均值，如果是其他统计，替换mean为相应函数 five_variables = ['test_set2_2ap_0', 'test_set2_2ap_1', 'test_set2_3ap_0', 'test_set2_3ap_1', 'test_set2_3ap_2'] variables_data = grouped_data[five_variables] ``` 4. 创建一个新的figure和子图，然后对每个变量绘制柱状图。 ```python fig, axs = plt.subplots(1, len(five_variables), figsize=(15, 5)) for i, (variable, ax) in enumerate(zip(variables_data.columns, axs)): ax.bar(grouped_data.index, variables_data[variable]) ax.set_xlabel('PHY Rate') ax.set_ylabel(f'{variable}') ax.set_title(f'{variable} vs PHY Rate') ax.set_xticks(grouped_data.index) ``` 5. 最后展示所有柱状图。 ```python plt.tight_layout() plt.show() ```

阅读全文