【Matplotlib数据可视化】绘制柱状图 |
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【Matplotlib数据可视化】绘制柱状图
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携手创作，共同成长！这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第27天，点击查看活动详情 1. 柱状图绘制首先，我们简单回顾一下柱状图大体内容以及Matplotlib库中的相应语法。 柱状图：排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱状图中 特点：绘制离散的数据，能够清楚的看出各个数据的大小，比较数据之间的差别。（统计/对比） 语法：plt.bar(x, width, align='center', **kwargs) width：柱状条宽度 align：x坐标卡在柱的中间，左边，还是右边 2. 案例演示案例需求：总共有10款自行车产品，分别对应10种销售价格，请将自行车与价格的关系图绘制成柱状图，并使用不同的颜色显示。 自行车销售价格与款式相关数据如下表所示： 自行车款式销售价格款式A1800款式B1530款式C1988款式D588款式E1388款式F998款式G1099款式H2199款式I2999款式J699具体代码演示如下所示： 其中plt.bar如果不传入参数color，则默认使用一个颜色绘制。 我们需要修改x轴刻度显示，因为bicycle_name是字符串，所以，需要转化一下。即plt.xticks(x, bicycle_name)。 头文件下方代码为开启中文显示，如果不添加该代码，则在最后的图像中不能显示中文。 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 有时候，字体更改后，会导致坐标轴中的部分字符无法正常显示，此时需要更改axes.unicode_minus参数 # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 0. 准备数据 # 自行车款式 bicycle_name = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'] # 横坐标 x = range(len(bicycle_name)) # 销售价格 y = [1800, 1530, 1988, 588, 1388, 998, 1099, 2199, 2999, 699] # 1. 创建画布 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100) # 2. 绘制函数图像 plt.bar(x, y, width=0.5, color={'b', 'r', 'g', 'y', 'c', 'm', 'y', 'k', 'g', 'c'}) # 2.1 添加网格显示 plt.grid() # 2.2 修改x轴刻度显示 plt.xticks(x, bicycle_name) # 2.3 添加标题 plt.title("多款式自行车价格对比") # 3. 显示图像 plt.show() 复制代码代码运行结果如下图所示： |
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