Python Matplotlib繪製條形圖的全過程

目錄

• 條形圖
• 單組條形圖
• 水平條形圖
• 多組條形圖
• 堆積條形圖
• 對稱條形圖
• 總結

條形圖

條形圖具有豐富的表現形式，常見的型別包括單組條形圖，多組條形圖，堆積條形圖和對稱條形圖等。

單組條形圖

條形圖的每種表現形式都可以繪製成垂直條形圖或水平條形圖，以單組條形圖的兩種繪製方式為例。

垂直條形圖

import matplotlib.pyplot as pltdata = [10., 20., 5., 15.]plt.bar(range(len(data)), data)plt.show()

Tips：plt.plot()函式的作用是：接收兩個引數，包括每個條形的x座標和每個條行的高度。

通過可選引數width，pyplot.bar()提供了一種控制條形圖中條狀寬度的方法:

import matplotlib.pyplot as pltdata = [10., 20., 5., 15.]plt.bar(range(len(data)), data, width=0.5)plt.show()

水平條形圖

如果更喜歡水平條形外觀，就可以使用plt.barh()函式，在用法方面與plt.bar()基本相同，但是修改條形寬度(或者在水平條形圖中應該稱為高度)的引數需要使用height：

import matplotlib.pyplot as pltdata = [10., 20., 5., 15.]plt.barh(range(len(data)), data, height=0.5)plt.show()

多組條形圖

當需要比較不同年份相應季度的銷量等此類需求時，我們可能需要多組條形圖。

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdata = [[10., 20., 30., 20.],[40., 25., 53., 18.],[6., 22., 52., 19.]]x = np.arange(4)plt.bar(x + 0.00, data[0], color = 'b', width = 0.25)plt.bar(x + 0.25, data[1], color = 'g', width = 0.25)plt.bar(x + 0.50, data[2], color = 'r', width = 0.25)plt.show()

堆積條形圖

通過使用plt.bar()函式中的可選引數，可以繪製堆積條形圖。

import matplotlib.pyplot as plty_1 = [3., 25., 45., 22.]y_2 = [6., 25., 50., 25.]x = range(4)plt.bar(x, y_1, color = 'b')plt.bar(x, y_2, color = 'r', bottom = y_1)plt.show()

Tips：plt.bar()函式的可選引數bottom允許指定條形圖的起始值。

可以結合for迴圈，利用延遲呈現機制堆疊更多的條形：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdata = np.array([[5., 30., 45., 22.], [5., 25., 50., 20.], [1., 2., 1., 1.]])x = np.arange(data.shape[1])for i in range(data.shape[0]):    plt.bar(x, data[i], bottom = np.sum(data[:i], axis = 0))plt.show()

對稱條形圖

一個簡單且有用的技巧是對稱繪製兩個條形圖。例如想要繪製不同年齡段的男性與女性數量的對比：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltw_pop = np.array([5., 30., 45., 22.])m_pop = np.array( [5., 25., 50., 20.])x = np.arange(4)plt.barh(x, w_pop)plt.barh(x, -m_pop)plt.show()

圖中女性人口的條形圖照常繪製。然而，男性人口的條形圖的條形圖的條形圖向左延伸，而不是向右延伸。可以使用資料的負值來快速實現對稱條形圖的繪製。