python 打印一个条形图

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了python 打印一个条形图。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

背景

在python 中,使用 matplot 生成图表是一个很常用的方法,但在一些轻量级需求场合,例如仅做一个打印预览,或者快速查看,这些场景下调用 matplot 生成图表,略显繁琐。

今天介绍一个通过 DebugInfo 模块打印条形图的方法,简单实用。

引入模块

pip install DebugInfo

打印销售转化数据

下面的代码对一组销售转化数据 进行了条形图显示。

# -*- coding:UTF-8 -*-

# region 引入调试模块
import random
from DebugInfo.DebugInfo import *

# endregion

白板 = 调试模板()
白板.准备表格()

# 假如你已经整理完成了数据, 这里是样例数据
销售转化数据 = {'广告曝光': random.randrange(94, 98),
               '链接跳转': random.randrange(80, 90),
               '加购物车': random.randrange(75, 80),
               '生成订单': random.randrange(65, 74),
               '提交支付': random.randrange(40, 60),
               '完成支付': random.randrange(25, 40),
               '售后退款': random.randrange(1, 5)}

# 第一行作为标题
白板.添加一行('节点', '进度', '转化率', '备注').修饰行(青字)

# 第二行第二列打印 100 个 - 作为 100% 参考线
白板.添加一行('', '{}'.format(白板.分隔线.总长度(100).提示内容('100%参考线').修饰方法(黄字)))

# 把业务数据依次添加到表格中
for 节点, 转化率 in 销售转化数据.items():
    白板.添加一行(节点, '{}'.format('▉' * 转化率), 黄字('{}%'.format(转化率)))

# 展示你的表格
白板.分隔线.总长度(白板.表格宽度()).提示内容('一般条形图效果演示, 转化率对齐').修饰方法(红字).展示()
白板.展示表格()

以上代码中,我们通过将销售转化数据归一处理为百分比值,然后通过打印对应数量的 ▉ 来体数值的大小,连续打印 ▉ 在 terminal 窗口下会显示成连续的长方形。以上代码运行效果如下:
python 打印一个条形图,python,python,matplotlib

转化率值跟随条形图显示

以上代码中,我们如果将转化率值组合在 ▉ 符号后面,则可以将转化率值跟随条形图打印,代码如下:

# -*- coding:UTF-8 -*-

# region 引入调试模块
import random
from DebugInfo.DebugInfo import *

# endregion

白板 = 调试模板()
白板.准备表格()

# 假如你已经整理完成了数据,这里是样例数据
销售转化数据 = {'广告曝光': random.randrange(94, 98),
               '链接跳转': random.randrange(80, 90),
               '加购物车': random.randrange(75, 80),
               '生成订单': random.randrange(65, 74),
               '提交支付': random.randrange(40, 60),
               '完成支付': random.randrange(25, 40),
               '售后退款': random.randrange(1, 5)}

# 第一行作为标题
白板.添加一行('节点', '进度/转化率', '备注').修饰行(青字)

# 第二行第二列打印 100 个 - 作为 100% 参考线
白板.添加一行('', '{} {}'.format(白板.分隔线.总长度(100).提示内容('100%参考线').修饰方法(黄字), 黄字('xxx%')), '转化率 跟随显示在 bar 后')

# 把业务数据依次添加到表格中
for 节点, 转化率 in 销售转化数据.items():
    白板.添加一行(节点, '{} {}'.format('▉' * 转化率, 黄字('{}%'.format(转化率))))

# 展示你的表格
白板.分隔线.总长度(白板.表格宽度()).提示内容('一般条形图效果演示: 转化率跟随').修饰方法(红字).展示()
白板.展示表格()

代码输出如下:
python 打印一个条形图,python,python,matplotlib

销售转化漏斗

以上销售转化数据,只要将条形的对齐方式调整为对齐方式,即可打印一个漏斗图,代码如下:

# -*- coding:UTF-8 -*-

# region 引入调试模块
import random
from DebugInfo.DebugInfo import *

# endregion

白板 = 调试模板()
白板.准备表格(对齐控制串='lc')  # 第一列 左对齐, 第二列 居中对齐, 其它未设置列默认 左对齐

# 假如你已经整理完成了数据,这里是样例数据
销售转化数据 = {'广告曝光': random.randrange(94, 98),
               '链接跳转': random.randrange(80, 90),
               '加购物车': random.randrange(75, 80),
               '生成订单': random.randrange(65, 74),
               '提交支付': random.randrange(40, 60),
               '完成支付': random.randrange(25, 40),
               '售后退款': random.randrange(1, 5)}

# 第一行作为标题
白板.添加一行('节点', '进度', '转化率', '备注').修饰行(青字)

# 第二行第二列打印 100 个 - 作为 100% 参考线
白板.添加一行('', '{}'.format(白板.分隔线.总长度(100).提示内容('100%参考线').修饰方法(黄字)))

# 把业务数据依次添加到表格中
for 节点, 转化率 in 销售转化数据.items():
    白板.添加一行(节点, '{}'.format('▉' * 转化率), 黄字('{}%'.format(转化率)))

# 展示你的表格
白板.分隔线.总长度(白板.表格宽度()).提示内容('一般条形图/漏斗图效果演示, 转化率对齐').修饰方法(红字).展示()
白板.展示表格()

以上代码中,在准备表格时,将对齐控制串设置为 ‘lc’ 模式,根据代码中的注释,这将使得第二列的数据(即条形图列)以居中对齐的方式打印,形成漏斗图。以上代码输出效果如下:python 打印一个条形图,python,python,matplotlib

小结

以上就是今天分享的使用 DebugInfo模块输出条形图的使用方法了,希望可以帮到大家。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-675314.html

到了这里,关于python 打印一个条形图的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【C#】最全单据打印源码(打印模板、条形码&二维码、字体样式)

    【C#】编号生成器(定义单号规则、固定字符、流水号、业务单号) 本文链接:https://blog.csdn.net/youcheng_ge/article/details/129129787 【C#】日期范围生成器(开始日期、结束日期) 本文链接:https://blog.csdn.net/youcheng_ge/article/details/129040663 【C#】组件化开发,调用dll组件方法 本文链接

    2024年02月03日
    浏览(72)
  • 522个matplotlib绘图案例,包含:折线图、散点图、条形图、饼图、直方图、3D图等,源码可直接运行!

    Matplotlib 是一个广泛使用的 Python 绘图库,可以用于生成各种类型的图表和可视化。它提供了丰富的功能和灵活的接口,使用户可以轻松地创建精美的图表。下面将介绍一些常见的Matplotlib图表类型。 折线图(Line Plot) 折线图是 Matplotlib 中最常见的图表类型之一。它用于显示数

    2024年02月15日
    浏览(40)
  • 在 Python 中打印换行符——打印一个新行

    在编程中处理字符串或文本数据经常涉及打印换行符。一行的结尾由换行符表示,它还会将光标前进到下一行的开头。使用转义字符 \\\" n ”,我们可以在 Python 中打印换行符。 其他编程语言可能有不同的打印换行符的规则。 了解 Windows 中的轻松访问中心 虽然某些语言可能具

    2024年02月05日
    浏览(49)
  • Matplotlib 是一个广泛用于 Python 数据可视化的库

    Matplotlib 是一个广泛用于 Python 数据可视化的库,它提供了丰富的绘图功能,允许用户创建各种类型的图表,从简单的折线图到复杂的三维图表,以及定制图形的各个方面。以下是Matplotlib的一些重要特点和常见用法: Matplotlib 的特点: 灵活性 :Matplotlib允许用户高度定制图形

    2024年02月07日
    浏览(48)
  • python绘制3D条形图

    python条形图系列: 带有误差棒的条形图💎 分组条形图💎 3D条形图 尽管在matplotlib支持在一个坐标系中绘制多组条形图,效果如下 其中,蓝色表示中国,橘色表示美国,绿色表示欧盟。从这个图就可以非常直观地看出,三者自2018到2022年的GDP变化情况。但相比之下,通过增加

    2024年02月15日
    浏览(41)
  • Python——柱状图(条形图、堆叠图)

    目录 1 基本函数 2 竖条形图 3 横条形图 4 并列条形图 5 添加标签 6 堆叠柱形图 x:数据标签(横坐标); height:个数或一个数组,条形的高度; [width]:可选参数,一个数或一个数组,条形的宽度,默认为 0.8

    2024年02月13日
    浏览(40)
  • 如何使用 Python 生成和读取条形码

    条形码在我们的日常生活中很常见。只需几个简单的步骤,您就可以使用 Python 轻松生成和扫描条形码。 当您从商店购买商品时,您所购买的物品上的平行黑条纹,具有不同宽度,被称为条形码。条形码是一种将数据以视觉、机器可读的方式表示的方法。条形码被用于存储有

    2024年02月04日
    浏览(32)
  • python绘制带有误差棒的条形图

    python条形图系列: 带有误差棒的条形图💎 分组条形图💎 3D条形图 在 matplotlib 中,通过 bar 和 barh 来绘制条形图,分别表示纵向和横向的条形图。二者的输入数据均主要为高度 x 和标签 height ,示例如下 效果为 其中,左侧为纵向的条形图,右侧为横向的条形图,二者分别由

    2024年02月13日
    浏览(27)
  • Python Opencv实践 - 二维码和条形码识别

            使用pyzbar模块来识别二维码和条形码。ZBar是一个开源软件,用来从图像中读取条形码,支持多种编码,比如EAN-13/UPC-A、UPC-E、EAN-8、代码128、代码39、交错2/5以及二维码。         pyzbar是python封装ZBar的模块,我们用它来做条形码和二维码的识别。         安装方法:

    2024年02月04日
    浏览(47)
  • Python实现条码识别:从图像中自动检测和识别条形码

    Python实现条码识别:从图像中自动检测和识别条形码 在现代零售业中,条形码是一项必不可少的技术。它们提供了一种快速、准确和可靠的方法来追踪和管理库存。随着计算机视觉技术的发展,我们可以利用Python编写程序来自动检测和识别图像中的条形码。在本篇文章中,我

    2024年02月16日
    浏览(43)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包