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文章目录 专栏导读1、matplotlib柱状图基本语法1.1bar()函数绘制垂直柱状图基本语法1.2barh()函数绘制垂直柱状图基本语法 2、使用 bar() 来创建一个简单的柱形
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柱状图(Bar Plot)是一种常用的数据可视化方式,用于显示各个类别之间的比较。在Matplotlib中,可以使用bar()函数或barh()函数来绘制柱状图。
使用bar()函数绘制垂直柱状图的基本语法如下:
plt.bar(x, height, width=0.8, align='center', color=None, edgecolor='black')
参数说明:
使用barh()函数绘制水平柱状图的基本语法如下:
plt.barh(y, width, height=0.8, align='center', color=None, edgecolor='black')
参数说明:
除了上述的基本参数外,bar()和barh()函数还支持其他参数,如设置标签、调整刻度、添加图例等,以进一步自定义柱状图的样式和布局。
通过设置合适的数据和调整参数,你可以创建出具有各种样式和效果的柱状图,用于展示类别之间的比较、分布等信息。
import matplotlib.pyplot as plt# 数据cateGories = ['A', 'B', 'C', 'D']values = [15, 20, 12, 18]# 绘制柱状图plt.bar(categories, values)# 设置标题和坐标轴标签plt.title('Bar Chart')plt.xlabel('Categories')plt.ylabel('Values')# 显示图形plt.show()
在这个例子中,我们定义了四个类别(A、B、C、D)和对应的数值(15、20、12、18)。然后使用bar()函数绘制了柱状图,categories作为横坐标,values作为纵坐标。
我们还设置了标题和坐标轴标签,分别使用title()、xlabel()和ylabel()函数。
最后,通过show()函数显示图形。
import matplotlib.pyplot as plt# 数据categories = ['A', 'B', 'C', 'D']values = [15, 20, 12, 18]# 创建垂直柱形图plt.barh(categories, values)# 设置标题和坐标轴标签plt.title('Vertical Bar Chart')plt.xlabel('Values')plt.ylabel('Categories')# 显示图形plt.show()
在这个例子中,我们使用barh()方法创建了一个垂直柱形图。与bar()方法相比,我们只需将数据传递给barh()方法,并将类别作为纵坐标。
然后,我们设置了标题和坐标轴标签,分别使用title()、xlabel()和ylabel()方法。
最后,通过show()方法显示图形。
可以使用color参数来设置柱形图的颜色。color参数可以接受单个颜色值或颜色列表,用于指定柱形图的颜色。
import matplotlib.pyplot as pltcategories = ['A', 'B', 'C', 'D']values = [15, 20, 12, 18]plt.bar(categories, values, color='blue')plt.title('Bar Chart')plt.xlabel('Categories')plt.ylabel('Values')plt.show()
在上述代码中,我们使用color参数来设置柱形图的颜色。在例子中,我们使用单个颜色值 ‘blue’ 来设置所有柱形的颜色。
import matplotlib.pyplot as pltcategories = ['A', 'B', 'C', 'D']values = [15, 20, 12, 18]colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']plt.bar(categories, values, color=colors)plt.title('Bar Chart')plt.xlabel('Categories')plt.ylabel('Values')plt.show()
在上述代码中,我们使用color参数来设置柱形图的颜色。在第例子中,我们使用颜色列表 [‘red’, ‘green’, ‘blue’, ‘yellow’] 来为每个柱形设置不同的颜色。
可以使用width参数来设置垂直柱形图的宽度,使用height参数来设置水平柱形图的高度。这两个参数可以用于调整柱形的宽度或高度。
import matplotlib.pyplot as pltcategories = ['A', 'B', 'C', 'D']values = [15, 20, 12, 18]plt.bar(categories, values, width=0.5)plt.title('Vertical Bar Chart')plt.xlabel('Categories')plt.ylabel('Values')plt.show()
在这个例子中,我们将width参数设置为0.5,以调整垂直柱形图的宽度。
import matplotlib.pyplot as pltcategories = ['A', 'B', 'C', 'D']values = [15, 20, 12, 18]plt.barh(categories, values, height=0.5)plt.title('Horizontal Bar Chart')plt.xlabel('Values')plt.ylabel('Categories')plt.show()
在这个例子中,我们将height参数设置为0.5,以调整水平柱形图的高度。
import matplotlib.pyplot as pltfig, ax = plt.subplots()fruits = ['apple', 'blueberry', 'cherry', 'orange']counts = [40, 100, 30, 55]bar_labels = ['red', 'blue', '_red', 'orange']bar_colors = ['tab:red', 'tab:blue', 'tab:red', 'tab:orange']ax.bar(fruits, counts, label=bar_labels, color=bar_colors)ax.set_ylabel('fruit supply')ax.set_title('Fruit supply by kind and color')ax.legend(title='Fruit color')plt.show()
首先,我们导入了matplotlib.pyplot模块,并创建了一个Figure对象和一个Axes对象,通过plt.subplots()函数来实现。
接下来,我们定义了水果的种类(fruits)和对应的供应量(counts)。同时,我们定义了柱子的标签(bar_labels)和颜色(bar_colors)。
使用ax.bar()方法来绘制柱状图,传入水果种类、供应量、标签和颜色。label参数用于设置每个柱子的标签,color参数用于设置柱子的颜色。
然后,我们使用ax.set_ylabel()和ax.set_title()方法设置y轴标签和图表标题。
最后,通过ax.legend()方法添加图例,并通过plt.show()显示图形。
这段代码生成的柱状图显示了不同种类和颜色的水果供应量。每个柱子的高度表示对应种类水果的供应量,颜色表示水果的颜色。图例显示了每种颜色所代表的水果。
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本文标题: 【数据分析之道-Matplotlib(五)】Matplotlib柱状图
本文链接: https://www.lsjlt.com/news/417653.html(转载时请注明来源链接)
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