Python画柱状统计图

一、工具:python的matplotlib.pyplot 库

二、案例:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#添加图形属性
plt.xlabel('Age range')
plt.ylabel('Number')
plt.title('The statistics of face age dataset')
a = plt.subplot(1, 1, 1)

plt.ylim=(10, 40000)
x = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]
x1 = [7, 17, 27, 37, 47, 57, 67]
x2 = [13, 23, 33, 43, 53, 63, 73]

Y1 = [41, 39, 13, 69, 39, 14, 7]
Y2 = [0, 15, 20, 105, 79, 37, 43]
Y3 = [0, 91, 404, 464, 521, 375, 553]

#这里需要注意在画图的时候加上label在配合plt.legend()函数就能直接得到图例,简单又方便!

plt.bar(x1, Y1, facecolor='red', width=3, label = 'FG-NET')
plt.bar(x, Y2, facecolor='green', width=3, label = 'MORPH')
plt.bar(x2, Y3, facecolor='blue', width=3, label = 'CACD2000')

plt.legend()

plt.show()

效果图如下:
这里写图片描述

### 使用Python绘制美观的柱状图 为了创建美观的柱状图,可以利用`Matplotlib`和`Seaborn`这两个强大的数据可视化库。通过结合两者的优势,不仅能够快速生成图表,还能对其进行细致调整,使最终成果更加吸引人。 #### 导入必要的库并加载样本数据集 首先需要导入所需的库以及准备用于展示的数据集: ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt data = sns.load_dataset('tips') ``` 这段代码引入了`seaborn`和`matplotlib.pyplot`模块,并加载了一个名为`tips`的小费账单数据集作为例子[^3]。 #### 基础柱状图构建 接着基于上述数据集建立基础版本的柱状图: ```python sns.barplot(x='day', y='total_bill', data=data) plt.title('Total Bill per Day') plt.show() ``` 此部分展示了如何使用`seaborn`中的`barplot()`函数来绘制基本的日均消费金额条形统计图,并设置了图表标题。 #### 进一步美化图表外观 为了让图表看起来更专业、更具视觉冲击力,可以从以下几个方面入手优化: - **更改主题样式** 应用不同的预设样式可以让整个图像呈现出截然不同风格的效果 ```python sns.set_style("whitegrid") # 设置背景格子线为白色 ``` - **调整颜色方案** 利用内置的颜色调色板或是自定义色彩组合给各个类别分配独特的色调 ```python palette_colors = {"Sun": "red", "Sat": "green", "Thur": "blue", "Fri": "orange"} sns.barplot(x='day', y='total_bill', hue="sex", data=data, palette=palette_colors) ``` - **增强文字描述** 对坐标轴名称、刻度标记乃至具体数值都加以修饰,确保读者能清晰理解所传达的信息 ```python plt.xlabel('Days of Week', fontsize=12) plt.ylabel('Average Total Bills ($)', fontsize=12) plt.xticks(fontsize=10) plt.yticks(fontsize=10) ``` - **添加额外注解** 如有必要的话,在适当位置加入说明性的文本框或其他形式的帮助信息以便更好地解释数据背后的故事 综上所述,经过一系列精心设计后的柱状图将具备更高的观赏性和实用性价值[^5]。
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