演示：

1、numpy的條形圖bar函式

條形圖：
●以長方形的長度為變數的統計圖表
●用來比較多個專案分類的資料大小
●通常利用於較小的資料集分析
●例如不同季度的銷量，不同國家的人口等
函式：

pyplot.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, 
align='center', data=None, **kwargs)

x：條形圖的x座標
height：條形圖的高
width：條形圖的寬，預設0.8
bottom：基座的y座標
align：對齊，{‘center’，‘edge’}，預設值：‘center’

• center：使基準在x位置居中
• edge：對齊的左邊緣條s的的X位置*

data：None
其他引數

• color：條形圖的顏色
• edgecolor：條形邊緣的顏色

2、示例

1）簡單的例子

import numpy as np #匯入 numpyas
import matplotlib.pyplot as plt #匯入 matplotlib.pyplot
N=5
y=[20,10,30,25,15]
index = np.arange(N)
pl=plt.bar(index,height=y)

out：

2）水平條形圖

in：

pl=plt.bar(x=0,bottom=index,width=y,color='red',height=0.5,orientation='horizontal')#orientation='horizontal'水平顯示
#等同於pl=plt.barh(index,width=y,color='red',height=0.5)（具體可百度）

out：

3）顯示多條並行條形圖

in：

index=np.arange(4)
sales_BJ=[52,55,63,53]
sales_SH=[44,66,55,41]
bar_width=0.3
pl=plt.bar(index,height=sales_BJ,width=bar_width,color='b')
pl=plt.bar(index+bar_width,height=sales_SH,width=bar_width,color='r')#要點在index+bar_width這個位置，不然兩者會重疊

out：

4）顯示多條重疊條形圖

in：

index=np.arange(4)
sales_BJ=[52,55,63,53]#北京銷量
sales_SH=[44,66,55,41]#上海銷量
bar_width=0.3
pl=plt.bar(index,height=sales_BJ,width=bar_width,color='b')
pl=plt.bar(index,height=sales_SH,width=bar_width,color='r',bottom=sales_BJ)#要點bottom=sales_BJ，從北京的銷量開始

out：