matplotlib可视化之柱状图plt.bar()

在本期内容中，我们先从柱状图（条形图）开始，柱状图实际上是用来表示分组（或离散）变量的可视化，可以使用matplotlib模块中的bar函数完成柱状图的绘制。

函数功能：柱状图，寻找各类别之间的关系 调用方法：plt.bar(x, y, width，color, edgecolor, bottom, linewidth, align, tick_label, align) 参数说明： x：指定x轴上数值 y：指定y轴上的数值 width：表示柱状图的宽度，取值在0~1之间，默认为0.8 color：柱状图的填充色 edgecolor：柱状图的边框颜色 bottom：柱状图底部离横轴的距离 linewidth：柱状图边框宽度 tick_label：柱状图的刻度标签，也可直接将标签赋值给x align：指定x轴上对齐方式，"center","lege"边缘

# 准备数据
xiaoming_score = [80,75,65,58,75,80,90]  #小明各科成绩
xiaohong_score =[90,85,75,62,75,60,80]   #小红各科成绩
subjects = [语文,英语,数学,物理,化学,生物,体育]

使用各种参数：

plt.bar(x = np.arange(7),        # 横坐标
        height = xiaoming_score, # 柱状高度
        width = 0.35,            # 柱状宽度
        label = 小明,          # 标签
        edgecolor = k,         # 边框颜色
        color = r,             # 柱状图颜色
        tick_label = subjects,   # 每个柱状图的坐标标签
        linewidth= 3)            # 柱状图边框宽度
plt.legend() #显示标签
plt.show()

水平柱状图：plt.barh()

簇状条形图：通过控制横轴坐标绘图

# 绘图
plt.figure(figsize = (10,7))
bar1 = plt.bar(x = np.arange(7),height = xiaoming_score,width = 0.35,label = 小明,edgecolor = white,color = r,tick_label = subjects)
bar2 = plt.bar(x = np.arange(7)+0.35,height = xiaohong_score,width = 0.35,label = 小红)

# 标注数值 注：老版本可能没有这个方法，得使用下方做法
plt.bar_label(bar1)
plt.bar_label(bar2)

# 补充标题及标签
plt.title(小明、小红各科成绩对比) # 图的标题
plt.xlabel(科目,fontsize = 15)   # 横轴标签
plt.ylabel(成绩,fontsize = 15)  # 纵轴标签
plt.xticks(np.arange(7)+0.17,subjects,fontsize = 12)  # 柱状图横轴坐标各类别标签
plt.legend()  # 显示两组柱状图的标签
 
# # 老方法：注释各柱状图的数值，在这里即分数
# for i in range(len(subjects)):
#     plt.text(x = i-0.1, y = xiaoming_score[i]+1,s = xiaoming_score[i] ) # s表示注释内容
# for i in range(len(subjects)):
#     plt.text(x = i+0.3, y = xiaohong_score[i]+1,s = xiaohong_score[i] )

# 显示图像
plt.show()

堆叠条形图：通过bottom参数

# 绘图
bar1= plt.bar(x = subjects, height = xiaoming_score, label = 小明, color = steelblue, alpha = 0.8, width = 0.35)
bar2 = plt.bar(x = subjects, height = xiaohong_score, label = 小红, color = indianred, alpha = 0.8, width = 0.35, bottom=xiaoming_score)
# 标注数值，注：较老版本可能没有此方法，得尝试后面做法
plt.bar_label(bar1,padding=-70)
plt.bar_label(bar2,padding=-70)
# 补充标题及标签
plt.title(小明、小红各科成绩对比) # 图的标题
plt.xlabel(科目,fontsize = 15)   # 横轴标签
plt.ylabel(成绩,fontsize = 15)  # 纵轴标签
plt.xticks(np.arange(7),subjects,fontsize = 12)  # 柱状图横轴坐标各类别标签
plt.legend()  # 显示两组柱状图的标签

# 老做法：注释各柱状图的数值，在这里即分数
# for i in range(len(subjects)):
#     plt.text(x = i-0.1, y = xiaoming_score[i]-30,s = xiaoming_score[i] )
# for i in range(len(subjects)):
#     plt.text(x = i-0.1, y = xiaohong_score[i]+30,s = xiaohong_score[i] )

plt.show()