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【数据分析之道-Matplotlib(五)】Matplotlib柱状图

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专栏导读

✍ 作者简介:i阿极,CSDN Python领域新星创作者,专注于分享python领域知识。

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1、matplotlib柱状图基本语法

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。

1.1bar()函数绘制垂直柱状图基本语法

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:

  • x:表示每个柱的横坐标,可以是一个标量或一个数组。
  • height:表示每个柱的高度,可以是一个标量或一个数组。
  • width:表示每个柱的宽度,默认值为0.8。
  • align:表示柱与横坐标的对齐方式,可选值为 ‘center’、‘edge’,默认值为 ‘center’。
  • color:表示柱的填充颜色,可以是一个颜色名称(如 ‘red’、‘blue’)或一个颜色列表。
  • edgecolor:表示柱的边框颜色,默认值为 ‘black’。

1.2barh()函数绘制垂直柱状图基本语法

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:

  • y:表示每个柱的纵坐标,可以是一个标量或一个数组。
  • width:表示每个柱的宽度,可以是一个标量或一个数组。
  • height:表示每个柱的高度,默认值为0.8。
  • align:表示柱与纵坐标的对齐方式,可选值为 ‘center’、‘edge’,默认值为 ‘center’。
  • color:表示柱的填充颜色,可以是一个颜色名称(如 ‘red’、‘blue’)或一个颜色列表。
  • edgecolor:表示柱的边框颜色,默认值为 ‘black’。

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。

2、使用 bar() 来创建一个简单的柱形图

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()

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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。

3、垂直方向的柱形图可以使用 barh() 方法来设置

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()

在这里插入图片描述

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。

4、设置柱形图颜色

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。

4.1使用单个颜色值

import matplotlib.pyplot as plt

categories =['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()

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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。

4.2使用颜色列表

import matplotlib.pyplot as plt

categories =['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()

在这里插入图片描述

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。

5、设置柱形图宽度

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。

5.1使用width参数设置垂直柱形图的宽度

import matplotlib.pyplot as plt

categories =['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()

在这里插入图片描述

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。

5.2使用height参数设置水平柱形图的高度

import matplotlib.pyplot as plt

categories =['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()

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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。

6、综合案例

import matplotlib.pyplot as plt

fig, 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()

在这里插入图片描述

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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标签: matplotlib python

本文转载自: https://blog.csdn.net/AOAIYI/article/details/130909201
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