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這篇文章給大家分享的是有關如何使用Python Matplotlib繪制條形圖的內容。小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,一起跟隨小編過來看看吧。
條形圖具有豐富的表現(xiàn)形式,常見的類型包括單組條形圖,多組條形圖,堆積條形圖和對稱條形圖等。
條形圖的每種表現(xiàn)形式都可以繪制成垂直條形圖或水平條形圖,以單組條形圖的兩種繪制方式為例。
垂直條形圖
import matplotlib.pyplot as plt data = [10., 20., 5., 15.] plt.bar(range(len(data)), data) plt.show()
Tips:plt.plot()函數(shù)的作用是:接收兩個參數(shù),包括每個條形的x坐標和每個條行的高度。
通過可選參數(shù)width,pyplot.bar()提供了一種控制條形圖中條狀寬度的方法:
import matplotlib.pyplot as plt data = [10., 20., 5., 15.] plt.bar(range(len(data)), data, width=0.5) plt.show()
如果更喜歡水平條形外觀,就可以使用plt.barh()函數(shù),在用法方面與plt.bar()基本相同,但是修改條形寬度(或者在水平條形圖中應該稱為高度)的參數(shù)需要使用height:
import matplotlib.pyplot as plt data = [10., 20., 5., 15.] plt.barh(range(len(data)), data, height=0.5) plt.show()
當需要比較不同年份相應季度的銷量等此類需求時,我們可能需要多組條形圖。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = [[10., 20., 30., 20.],[40., 25., 53., 18.],[6., 22., 52., 19.]] x = np.arange(4) plt.bar(x + 0.00, data[0], color = 'b', width = 0.25) plt.bar(x + 0.25, data[1], color = 'g', width = 0.25) plt.bar(x + 0.50, data[2], color = 'r', width = 0.25) plt.show()
通過使用plt.bar()函數(shù)中的可選參數(shù),可以繪制堆積條形圖。
import matplotlib.pyplot as plt y_1 = [3., 25., 45., 22.] y_2 = [6., 25., 50., 25.] x = range(4) plt.bar(x, y_1, color = 'b') plt.bar(x, y_2, color = 'r', bottom = y_1) plt.show()
Tips:plt.bar()函數(shù)的可選參數(shù)bottom允許指定條形圖的起始值。
可以結合for循環(huán),利用延遲呈現(xiàn)機制堆疊更多的條形:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = np.array([[5., 30., 45., 22.], [5., 25., 50., 20.], [1., 2., 1., 1.]]) x = np.arange(data.shape[1]) for i in range(data.shape[0]): plt.bar(x, data[i], bottom = np.sum(data[:i], axis = 0)) plt.show()
一個簡單且有用的技巧是對稱繪制兩個條形圖。例如想要繪制不同年齡段的男性與女性數(shù)量的對比:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt w_pop = np.array([5., 30., 45., 22.]) m_pop = np.array( [5., 25., 50., 20.]) x = np.arange(4) plt.barh(x, w_pop) plt.barh(x, -m_pop) plt.show()
圖中女性人口的條形圖照常繪制。然而,男性人口的條形圖的條形圖的條形圖向左延伸,而不是向右延伸??梢允褂脭?shù)據(jù)的負值來快速實現(xiàn)對稱條形圖的繪制。
感謝各位的閱讀!關于“如何使用Python Matplotlib繪制條形圖”這篇文章就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,讓大家可以學到更多知識,如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到吧!
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