这期内容当中小编将会给大家带来有关怎么在python中调用matplotlib模块绘制柱状图,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
创新互联建站主营开原网站建设的网络公司,主营网站建设方案,APP应用开发,开原h5小程序制作搭建,开原网站营销推广欢迎开原等地区企业咨询# bar(left, height, width=0.8, bottom=None, hold=None, **kwargs) # 绘制柱形图 # left:柱形图的x坐标 # height柱形图的高度,以0.0为基准 # width:柱形图的宽度,默认0.8 # facecolor:颜色 # edgecolor:边框颜色n # bottom:表示底部从y轴的哪个刻度开始画 # yerr:应该是对应的数据的误差范围,加上这个参数,柱状图头部会有一个蓝色的范围标识,标出允许的误差范围,在水平柱状图中这个参数为xerr
在这里我一般特别喜欢将柱状图的边缘颜色设置为白色,因为这样画出来比较好看
eg.
plt.bar(x,+y1,width=0.8,facecolor="#9999ff",edgecolor="white",yerr=error)
下面来说一下画bar chart 的步骤
首先我们需要引入两个模块:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n = 12 # 生成一个1-12的列表,不包括12,[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11] x = np.arange(n) # np.random.uniform(0.5,1.0,n),生成n个0.5-1.0之间的随机数 y1 = 3 * np.random.uniform(0.5,1.0,n) y2 = 3 * np.random.uniform(0.5,1.0,n) # 在这里我们是使用一个随机生成函数生成了两组y的值,生成的这个随机数是服从均匀分布的 # 如果我们的数值比较少我们可以直接给y赋值 # y = [5,7,3] # 生成一个包含有n个值,均为0.2的list,表示允许的误差范围[-0.2,0.2] error = [0.2,] * n # bar(left, height, width=0.8, bottom=None, hold=None, **kwargs) # 绘制柱形图 # left:柱形图的x坐标 # height柱形图的高度,以0.0为基准 # width:柱形图的宽度,默认0.8 # facecolor:颜色 # edgecolor:边框颜色n # bottom:表示底部从y轴的哪个刻度开始画 # yerr:应该是对应的数据的误差范围,加上这个参数,柱状图头部会有一个蓝色的范围标识,标出允许的误差范围,在水平柱状图中这个参数为xerr plt.bar(x,+y1,width=0.8,facecolor="#9999ff",edgecolor="white",yerr=error) plt.bar(x,-y2,facecolor="#ff9999",edgecolor="white") # 绘制文字,显示柱状图形的值 for x,y1,y2 in zip(x,y1,y2): plt.text(x+0.4,y1+0.05,'%.2f' % y1,ha='center',va='bottom') plt.text(x+0.4,-(y2+0.05),'%.2f' % y2,ha='center',va='top') plt.ylim(-3.5,3.5) plt.show() 如果我们需要的是给我们柱状图绘制一些标记,比如横坐标和纵坐标的值,这个时候我们可以像下面这样做。这个例子我用的是官网上的代码。 # Credit: Josh Hemann import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import MaxNLocator from collections import namedtuple n_groups = 5 means_men = (20, 35, 30, 35, 27) std_men = (2, 3, 4, 1, 2) means_women = (25, 32, 34, 20, 25) std_women = (3, 5, 2, 3, 3) fig, ax = plt.subplots() index = np.arange(n_groups) bar_width = 0.35 opacity = 0.4 error_config = {'ecolor': '0.3'} rects1 = ax.bar(index, means_men, bar_width, alpha=opacity, color='b', yerr=std_men, error_kw=error_config, label='Men') rects2 = ax.bar(index + bar_width, means_women, bar_width, alpha=opacity, color='r', yerr=std_women, error_kw=error_config, label='Women') ax.set_xlabel('Group') ax.set_ylabel('Scores') ax.set_title('Scores by group and gender') ax.set_xticks(index + bar_width / 2) ax.set_xticklabels(('A', 'B', 'C', 'D', 'E')) ax.legend() fig.tight_layout() plt.show()
在这里我们设置的X的坐标以及上边的标签,我们主要的代码是:
ax.bar(index, means_men, bar_width, alpha=opacity, color='b', yerr=std_men, error_kw=error_config, label='Men') ax.set_xticks(index + bar_width / 2) # 设置坐标的其实坐标 ax.set_xticklabels(('A', 'B', 'C', 'D', 'E'))
上述就是小编为大家分享的怎么在python中调用matplotlib模块绘制柱状图了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道。