当前位置：首页 > 资讯 > 技术文档

python使用matplotlib绘制柱状图教程

时间：2020-12-05 08:25 编辑：来源：阅读：
扫一扫，手机访问

摘要：python使用matplotlib绘制柱状图教程

Matplotlib的概念这里就不多介绍了，关于[b]绘图库Matplotlib的安装方法：[/b]点击[url=http://www.1sucai.cn/article/51812.htm]这里[/url] 小编之前也和大家分享过python使用matplotlib实现的[url=http://www.1sucai.cn/article/104916.htm]折线图[/url]和[url=http://www.1sucai.cn/article/100389.htm]制饼图[/url]效果，感兴趣的朋友们也可以点击查看，下面来看看python使用matplotlib绘制柱状图的方法吧，具体如下： [b]1. 基本的柱状图[/b]

import matplotlib.pyplot as plt

data = [5, 20, 15, 25, 10]

plt.bar(range(len(data)), data)
plt.show()

[img]http://files.jb51.net/file_images/article/201702/20172895148003.png?20171895156[/img] plt.bar函数签名为：

bar(left, height, width=0.8, bottom=None, **kwargs)

事实上，left，height，width，bottom这四个参数确定了柱体的位置和大小。默认情况下，left为柱体的居中位置（可以通过align参数来改变left值的含义），即： [list] [*][code](left - width / 2, bottom)[/code]为左下角位置[/*] [*][code](left + width / 2, bottom + height)[/code]为右上角位置 [/*] [/list] 例如：

import matplotlib.pyplot as plt

data = [5, 20, 15, 25, 10]

plt.bar([0.3, 1.7, 4, 6, 7], data, width=0.6, bottom=[10, 0, 5, 0, 5])
plt.show()

[img]http://files.jb51.net/file_images/article/201702/20172895247466.png?20171895257[/img] [b]2. 设置柱体样式[/b] （1）颜色通过facecolor(或fc)关键字参数可以设置柱体颜色，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

data = [5, 20, 15, 25, 10]

plt.bar(range(len(data)), data, fc='g')
plt.show()

[img]http://files.jb51.net/file_images/article/201702/20172895338565.png?20171895347[/img] 通过color关键字参数可以一次性设置多个颜色，例如：

import matplotlib.pyplot as plt

data = [5, 20, 15, 25, 10]

plt.bar(range(len(data)), data, color='rgb') # or `color=['r', 'g', 'b']`
plt.show()

[img]http://files.jb51.net/file_images/article/201702/20172895418506.png?20171895426[/img] （2）描边相关的关键字参数为： [list] [*]edgecolor 或 ec[/*] [*]linestyle 或 ls[/*] [*]linewidth 或 lw[/*] [/list] 例如：

import matplotlib.pyplot as plt

data = [5, 20, 15, 25, 10]

plt.bar(range(len(data)), data, ec='r', ls='--', lw=2)
plt.show()

[img]http://files.jb51.net/file_images/article/201702/20172895503016.png?20171895512[/img] （3）填充 hatch关键字可用来设置填充样式，可取值为：/, \, |, -, +, x, o, O, ., *。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

data = [5, 20, 15, 25, 10]

plt.bar(range(len(data)), data, ec='k', lw=1, hatch='o')
plt.show()

[b]3. 设置tick label[/b]

import matplotlib.pyplot as plt

data = [5, 20, 15, 25, 10]
labels = ['Tom', 'Dick', 'Harry', 'Slim', 'Jim']

plt.bar(range(len(data)), data, tick_label=labels)
plt.show()

[img]http://files.jb51.net/file_images/article/201702/20172895629389.png?20171895638[/img] [b]4. 堆叠柱状图[/b] 通过bottom参数，可以绘制堆叠柱状图。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

size = 5
x = np.arange(size)
a = np.random.random(size)
b = np.random.random(size)

plt.bar(x, a, label='a')
plt.bar(x, b, bottom=a, label='b')
plt.legend()
plt.show()

[img]http://files.jb51.net/file_images/article/201702/20172895911598.png?20171895920[/img] [b]5. 并列柱状图[/b] 绘制并列柱状图与堆叠柱状图类似，都是绘制多组柱体，只需要控制好每组柱体的位置和大小即可。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

size = 5
x = np.arange(size)
a = np.random.random(size)
b = np.random.random(size)
c = np.random.random(size)

total_width, n = 0.8, 3
width = total_width / n
x = x - (total_width - width) / 2

plt.bar(x, a, width=width, label='a')
plt.bar(x + width, b, width=width, label='b')
plt.bar(x + 2 * width, c, width=width, label='c')
plt.legend()
plt.show()

[img]http://files.jb51.net/file_images/article/201702/20172895951526.png?2017181000[/img] [b]6. 条形图[/b] 使用barh方法绘制条形图。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

data = [5, 20, 15, 25, 10]

plt.barh(range(len(data)), data)
plt.show()

[img]http://files.jb51.net/file_images/article/201702/201728100031407.png?20171810039[/img] plt.barh方法的签名为：

barh(bottom, width, height=0.8, left=None, **kwargs)

可以看到与plt.bar方法类似。因此堆积条形图和并列条形图的画法与前面类似，不做赘述。 [b]7. 正负条形图[/b]

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.array([5, 20, 15, 25, 10])
b = np.array([10, 15, 20, 15, 5])

plt.barh(range(len(a)), a)
plt.barh(range(len(b)), -b)
plt.show()

[b]总结[/b] 以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家学习或者使用python能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流。

全部评论(0)

上一篇：Python中的sort()方法使用基础教程
下一篇：Python自动化运维之IP地址处理模块详解

资讯排行榜
更多>>