小編給大家分享一下Python中怎么用Matplotlib創(chuàng)建柱狀圖，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

創(chuàng)新互聯(lián)建站是一家專業(yè)提供加查企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),專注與成都網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站建設(shè)、H5響應(yīng)式網(wǎng)站、小程序制作等業(yè)務(wù)。10年已為加查眾多企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等服務(wù)。創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)網(wǎng)站建設(shè)公司優(yōu)惠進(jìn)行中。

如何用Matplotlib創(chuàng)建柱狀圖。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

plt.style.use("ggplot")

1. 基礎(chǔ)柱狀圖

柱狀圖(bar chart): 用長方形(柱子)的長度表示數(shù)值的統(tǒng)計圖表，又稱為條形圖。柱狀圖常用來對比兩個以上的數(shù)值，適用于較小的數(shù)據(jù)集。

Matplotlib創(chuàng)建柱狀圖的接口：bar(x, height, width, bottom, align, color)

• x: 柱子的x軸坐標(biāo)

• height: 柱子高度，y軸坐標(biāo)

• width: 柱子寬度，默認(rèn)0.8

• bottom: 柱子底部的y軸坐標(biāo)，默認(rèn)為0

• align: 柱子與x軸坐標(biāo)的對齊方式，默認(rèn)'center'

• color: 柱子顏色

• orientation: 柱子方向，'horizontal' or 'vertical'

bar()默認(rèn)創(chuàng)建垂直柱狀圖，barh()可創(chuàng)建水平柱狀圖，原理基本一致。

# 虛擬數(shù)據(jù)
x = ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H"]
y = [150, 85.2, 65.2, 85, 45, 120, 51, 64]

# 柱狀圖和散點圖不同，散點圖的(x,y)均為數(shù)值變量
# 柱狀圖的x軸顯示分類變量，有兩種處理方式
# 方式1：自己創(chuàng)建x軸坐標(biāo)，并提供對應(yīng)的標(biāo)簽
# 方式2：讓Matplotlib自動完成映射

# 方式1
# xticks = np.arange(len(x))  # 每根柱子的x軸坐標(biāo)
# xlabels = x  # 每根柱子的標(biāo)簽
# fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
# ax.bar(x=xticks, height=y, tick_label=xlabels)

# 方式2（推薦）
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
ax.bar(x=x, height=y)
ax.set_title("Simple Bar Plot", fontsize=15)

2. 調(diào)整樣式

Matplotlib創(chuàng)建圖表的優(yōu)勢在于，用戶可以定制每一個細(xì)節(jié)，接下來調(diào)整柱狀圖的樣式，包括改變柱子的寬度，對齊方式和顏色，以及如何把數(shù)值添加到圖表中。

x = ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H"]
y = [150, 85.2, 65.2, 85, 45, 120, 51, 64]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
ax.bar(
    x=x,  # Matplotlib自動將非數(shù)值變量轉(zhuǎn)化為x軸坐標(biāo)
    height=y,  # 柱子高度，y軸坐標(biāo)
    width=0.6,  # 柱子寬度，默認(rèn)0.8，兩根柱子中心的距離默認(rèn)為1.0
    align="center",  # 柱子的對齊方式，'center' or 'edge'
    color="grey",  # 柱子顏色
    edgecolor="red",  # 柱子邊框的顏色
    linewidth=2.0  # 柱子邊框線的大小
)
ax.set_title("Adjust Styles of Bar plot", fontsize=15)

# 一個常見的場景是：每根柱子上方添加數(shù)值標(biāo)簽
# 步驟：
# 1. 準(zhǔn)備要添加的標(biāo)簽和坐標(biāo)
# 2. 調(diào)用ax.annotate()將文本添加到圖表
# 3. 調(diào)整樣式，例如標(biāo)簽大小，顏色和對齊方式
xticks = ax.get_xticks()
for i in range(len(y)):
    xy = (xticks[i], y[i] * 1.03)
    s = str(y[i])
    ax.annotate(
        s=s,  # 要添加的文本
        xy=xy,  # 將文本添加到哪個位置
        fontsize=12,  # 標(biāo)簽大小
        color="blue",  # 標(biāo)簽顏色
        ha="center",  # 水平對齊
        va="baseline">

3. 堆積柱狀圖

有時候想在同一根柱子上顯示兩個不同的數(shù)值，即所謂堆積柱狀圖(stacked bar chart)。

假設(shè)一個場景，有6家門店，每家門店都銷售三種產(chǎn)品，用堆積柱狀圖顯示每家門店三種產(chǎn)品的銷量。

shops = ["A", "B", "C", "D", "E", "F"]
sales_product_1 = [100, 85, 56, 42, 72, 15]
sales_product_2 = [50, 120, 65, 85, 25, 55]
sales_product_3 = [20, 35, 45, 27, 55, 65]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
# 先創(chuàng)建一根柱子，顯示第一種產(chǎn)品的銷量
ax.bar(shops, sales_product_1, color="red", label="Product_1")
# 第二根柱子“堆積”在第一根柱子上方，通過'bottom'調(diào)整，顯示第二種產(chǎn)品的銷量
ax.bar(shops, sales_product_2, color="blue", bottom=sales_product_1, label="Product_2")
# 第三根柱子“堆積”在第二根柱子上方，通過'bottom'調(diào)整，顯示第三種產(chǎn)品的銷量
ax.bar(shops, sales_product_3, color="green", 
       bottom=np.array(sales_product_2) + np.array(sales_product_1), label="Product_3")

ax.set_title("Stacked Bar plot", fontsize=15)
ax.set_xlabel("Shops")
ax.set_ylabel("Product Sales")
ax.legend()

4. 分組柱狀圖

分組柱狀圖的原理跟堆積柱狀圖類似，但柱子不再是堆疊在一起，而是在相同的X軸標(biāo)簽上分成幾根更窄的柱子，這些柱子都屬于同一個組。

沿用上面的案例。

shops = ["A", "B", "C", "D", "E", "F"]
sales_product_1 = [100, 85, 56, 42, 72, 15]
sales_product_2 = [50, 120, 65, 85, 25, 55]
sales_product_3 = [20, 35, 45, 27, 55, 65]

# 創(chuàng)建分組柱狀圖，需要自己控制x軸坐標(biāo)
xticks = np.arange(len(shops))

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
# 所有門店第一種產(chǎn)品的銷量，注意控制柱子的寬度，這里選擇0.25
ax.bar(xticks, sales_product_1, width=0.25, label="Product_1", color="red")
# 所有門店第二種產(chǎn)品的銷量，通過微調(diào)x軸坐標(biāo)來調(diào)整新增柱子的位置
ax.bar(xticks + 0.25, sales_product_2, width=0.25, label="Product_2", color="blue")
# 所有門店第三種產(chǎn)品的銷量，繼續(xù)微調(diào)x軸坐標(biāo)調(diào)整新增柱子的位置
ax.bar(xticks + 0.5, sales_product_3, width=0.25, label="Product_3", color="green")

ax.set_title("Grouped Bar plot", fontsize=15)
ax.set_xlabel("Shops")
ax.set_ylabel("Product Sales")
ax.legend()

# 最后調(diào)整x軸標(biāo)簽的位置
ax.set_xticks(xticks + 0.25)
ax.set_xticklabels(shops)

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