python使用matplotlib绘图 -- barChart

本文详细介绍如何使用Python的matplotlib库绘制柱状图,包括设置柱子的位置、高度、宽度等基本属性,以及如何添加轴标签、图例、标题和数据标签等高级功能。

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python使用matplotlib绘图 -- barChart

        matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备,并且 Gallery页面 中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定。  -----引用自:http://hyry.dip.jp/pydoc/matplotlib_intro.html

        你可以从 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#matplotlib 下载安装matplotlib。

        这篇我们用matplotlib从构造最简单的bar一步一步向复杂的bar前行。什么是最简单的bar,看如下语句你就知道她有多么简单了:

import matplotlib.pyplot as plt  

plt.bar(left = 0,height = 1)
plt.show()
 
执行效果:
 
是的,三句话就可以了,是我见过最简单的绘图语句。首先我们import了matplotlib.pyplot ,然后直接调用其bar方法,最后用show显示图像。我解释一下bar中的两个参数:
  • left:柱形的左边缘的位置,如果我们指定1那么当前柱形的左边缘的x值就是1.0了
  • height:这是柱形的高度,也就是Y轴的值了
left,height除了可以使用单独的值(此时是一个柱形),也可以使用元组来替换(此时代表多个矩形)。例如,下面的例子:
 
import matplotlib.pyplot as plt 

plt.bar(left = ( 0, 1),height = ( 1, 0. 5))
plt.show()

 

 
可以看到 left = (0,1)的意思就是总共有两个矩形,第一个的左边缘为0,第二个的左边缘为1。height参数同理。
 
当然,可能你还觉得这两个矩形“太胖”了。此时我们可以通过指定bar的width参数来设置它们的宽度。
 
import matplotlib.pyplot as plt 

plt.bar(left = ( 0, 1),height = ( 1, 0. 5),width = 0. 35)
plt.show()
 
 
此时又来需求了,我需要标明x,y轴的说明。比如x轴是性别,y轴是人数。实现也很简单,看代码:
 
import matplotlib.pyplot as plt 

plt.xlabel(u '性别')
plt.ylabel(u '人数')
plt.bar(left = ( 0, 1),height = ( 1, 0. 5),width = 0. 35)
plt.show()
 
 
注意这里的中文一定要用u(3.0以上好像不用,我用的2.7),因为matplotlib只支持unicode。接下来,让我们在x轴上的每个bar进行说明。比如第一个是“男”,第二个是“女”。
 
import matplotlib.pyplot as plt 

plt.xlabel(u '性别')
plt.ylabel(u '人数')

plt.xticks(( 0, 1),(u '男',u '女'))

plt.bar(left = ( 0, 1),height = ( 1, 0. 5),width = 0. 35)

plt.show()
 
 
plt.xticks的用法和我们前面说到的left,height的用法差不多。如果你有几个bar,那么就是几维的元组。第一个是文字的位置,第二个是具体的文字说明。不过这里有个问题,很显然我们指定的位置有些“偏移”,最理想的状态应该在每个矩形的中间。你可以更改(0,1)=>( (0+0.35)/2 ,(1+0.35)/2 )不过这样比较麻烦。我们可以通过直接指定bar方法里面的align="center"就可以让文字居中了。
 
import matplotlib.pyplot as plt 

plt.xlabel(u '性别')
plt.ylabel(u '人数')

plt.xticks(( 0, 1),(u '男',u '女'))

plt.bar(left = ( 0, 1),height = ( 1, 0. 5),width = 0. 35,align = "center")

plt.show()
 
 
接下来,我们还可以给图标加入标题。
 
plt.title(u "性别比例分析")
 
 
当然,还有图例也少不掉:
 
import matplotlib.pyplot as plt 

plt.xlabel(u '性别')
plt.ylabel(u '人数')


plt.title(u "性别比例分析")
plt.xticks(( 0, 1),(u '男',u '女'))
rect = plt.bar(left = ( 0, 1),height = ( 1, 0. 5),width = 0. 35,align = "center")

plt.legend((rect,),(u "图例",))

plt.show()
 
 
注意这里的legend方法,里面的参数必须是元组。即使你只有一个图例,不然显示不正确。
 
接下来,我们还可以在每个矩形的上面标注它具体点Y值。这里,我们需要用到一个通用的方法:
 
def autolabel(rects) : 
     for rect in rects :
        height = rect.get_height()
        plt.text(rect.get_x() +rect.get_width() / 2., 1. 03 *height, '%s' % float(height))
 
其中plt.text的参数分别是:x坐标,y坐标,要显示的文字。所以,调用代码如下:
 
import matplotlib.pyplot as plt 

def autolabel(rects) :
     for rect in rects :
        height = rect.get_height()
        plt.text(rect.get_x() +rect.get_width() / 2., 1. 03 *height, '%s' % float(height))

plt.xlabel(u '性别')
plt.ylabel(u '人数')


plt.title(u "性别比例分析")
plt.xticks(( 0, 1),(u '男',u '女'))
rect = plt.bar(left = ( 0, 1),height = ( 1, 0. 5),width = 0. 35,align = "center")

plt.legend((rect,),(u "图例",))
autolabel(rect)

plt.show()
 
 
到这里这个图形已经基本完备了,不过可以看到你一个矩形紧靠这顶部,不是很好看。最好能够空出一段距离出来就好了。这个设置我没有找到具体的属性。不过,我还是通过一个小技巧来实现了。就是bar属性的yerr参数。一旦设置了这个参数,那么对应的矩形上面就会有一个竖着的线,我不知道他是干什么的。不过当我把这个值设置的很小的时候,上面的空白就自动空出来了。如图:
 

rect = plt.bar(left = ( 0, 1),height = ( 1, 0. 5),width = 0. 35,align = "center",yerr = 0. 000001)
 
 
对于左右两边能否空出空白来暂时还没有找到(xerr参数不行
### 如何使用PythonMatplotlib库绘制图表 Matplotlib 是一个功能强大的 Python 2D 绘图库,能够以多种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成高质量的图形[^1]。以下是一个详细的示例,展示如何使用 Matplotlib 库绘制折线图、柱状图和面积图。 #### 示例代码:绘制折线图 ```python import matplotlib.pyplot as plt # 数据准备 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 1, 5, 3] # 创建绘图 plt.plot(x, y) # 添加标题和坐标轴标签 plt.title('Simple Line Chart') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') # 显示图表 plt.show() ``` #### 示例代码:绘制柱状图 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 数据准备 categories = ['A', 'B', 'C', 'D'] values = [3, 7, 2, 5] # 创建柱状图 plt.bar(categories, values, color=['blue', 'green', 'red', 'purple']) # 添加标题和坐标轴标签 plt.title('Bar Chart Example') plt.xlabel('Categories') plt.ylabel('Values') # 显示图表 plt.show() ``` #### 示例代码:绘制面积图 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 解决中文乱码问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 数据准备 x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) y1 = np.array([866, 2335, 5710, 6482, 6120, 1605, 3813, 4428, 4631]) y2 = np.array([433, 1167, 2855, 3241, 1060, 802, 1906, 2214, 3515]) # 绘制面积图 labels = ['注册人数', '激活人数'] plt.stackplot(x, y1, y2, labels=labels) # 设置标题和坐标轴标签 plt.title('注册与激活人数变化趋势', loc='center') plt.xlabel('月份') plt.ylabel('人数') # 设置网格线和图例 plt.grid(True) plt.legend() # 显示图表 plt.show() ``` 以上代码展示了如何使用 Matplotlib 绘制不同类型的图表[^4]。用户可以根据实际需求调整数据和样式。
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