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python柱状图加直线 python柱状图怎么画
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matplotlib绘制柱状图 柱状图(bar chart)，是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况，用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。柱状图亦可横向排列，或用多维方式表达。 准备import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt新建一个data字典。 data = [23, 45, 56, 78, 213]绘图用一句代码就可以完成最基本的绘制柱状图了。前面的参数的X轴，后面的参数Y轴。 plt.bar([1,2,3,4,5], data)
可以调整柱状图的颜色。 plt.bar(range(len(data)), data, color='red')
调整柱状图的透明度。注意：如果调整过头，就跟我下面的一样，秉承粉色的感觉了。
利用grid()函数绘制格网。 plt.bar(range(len(data)), data, color='royalblue', alpha=0.7) plt.grid(color='#95a5a6', linestyle='--', linewidth=2, axis='y', alpha=0.7)同时，还能设置格网的颜色，形状，大小，方向和透明度。
利用bottom属性，可以设置是否堆积两个柱状图。 data1 = [23,85, 72, 43, 52] data2 = [42, 35, 21, 16, 9] plt.bar(range(len(data)), data1) plt.bar(range(len(data)), data2, bottom=data1)
好玩一点的操作就是利用width属性把普通柱状图转换成并列柱状图。 data1 = [23,85, 72, 43, 52] data2 = [42, 35, 21, 16, 9] width =0.3 plt.bar(np.arange(len(data1)), data1, width=width) plt.bar(np.arange(len(data2))+ width, data2, width=width)
利用barh()函数可以绘制横向柱状图。
利用xticks()函数可以设置柱状图 的刻度。 data = [23,85, 72, 43, 52] plt.xticks(range(len(data))) plt.bar(range(len(data)), data)
同样，可用xticks()函数也可以设置刻度的标签。 data = [23,85, 72, 43, 52] labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] plt.xticks(range(len(data)),labels) plt.bar(range(len(data)), data)
注意：不能单独设置刻度的标签，但是可以单独设置刻度。 还有，可以通过yticks()函数修改Y轴的刻度。 坐标轴标签可以通过xlabel()和ylabel()函数可以设置X轴和Y轴的标签。 data = [23,85, 72, 43, 52] labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] plt.xticks(range(len(data)), labels) plt.xlabel('Class') plt.ylabel('Amounts') plt.bar(range(len(data)), data)
通过title()函数设置坐标轴的标题。 data = [23,85, 72, 43, 52] labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] plt.xticks(range(len(data)), labels) plt.xlabel('Class') plt.ylabel('Amounts') plt.title('I am title') plt.bar(range(len(data)), data)
在bar()函数里面传入label属性可以设置 图例的名称，通过legend()函数可以绘制图例。 data1 = [23,85, 72, 43, 52] data2 = [42, 35, 21, 16, 9] width =0.3 plt.bar(np.arange(len(data1)), data1, width=width, label='one') plt.bar(np.arange(len(data2))+ width, data2, width=width, label='two') plt.legend()
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