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python数据分析学习day08：柱状图

10月前 作者：weixin_44748589 分类：Toy博客 阅读(41) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了python数据分析学习day08：柱状图。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1. 柱状图:

  • 柱状图是一种用矩形柱来表示数据分类的图表。
  • 柱状图可以垂直绘制，也可以水平绘制。
  • 它的高度与其所表示的数值成正比关系。
  • 柱状图显示了不同类别之间的比较关系，图表的水平轴 X 指定被比较的类别，垂直轴 Y 则表示具体的类别值

python数据分析学习day08：柱状图

2. 柱状图的绘制

matplotlib.pyplot.bar(x, height, width: float = 0.8, bottom = None, *, align: str = ‘center’, data = None, **kwargs)
  • x 表示x坐标，数据类型为float类型，一般为np.arange()生成的固定步长列表
  • height 表示柱状图的高度，也就是y坐标值，数据类型为float类型，一般为一个列表，包含生成柱状图的所有y值
  • width 表示柱状图的宽度，取值在0~1之间，默认值为0.8
  • bottom 柱状图的起始位置，也就是y轴的起始坐标，默认值为None
  • align 柱状图的中心位置，“center”，"lege"边缘，默认值为’center’
  • color 柱状图颜色，默认为蓝色
  • alpha 透明度，取值在0~1之间，默认值为1
  • label 标签，设置后需要调用plt.legend()生成
  • edgecolor 边框颜色 (ec)
  • linewidth 边框宽度，浮点数或类数组，默认为None (lw)
  • tick_label：柱子的刻度标签，字符串或字符串列表，默认值为None。
  • linestyle :线条样式 (ls)

 2.1  基本的柱状图

import matplotlib.pyplot as plt

# x轴数据
x = range(5)

# y轴数据
data = [5, 20, 15, 25, 10]

# 设置图形标题
plt.title("基本柱状图")

# 绘制网格
plt.grid(ls="--", alpha=0.5)

# bar绘制图形,x 表示x坐标  data为表示柱状图的高度
plt.bar(x, data)

python数据分析学习day08：柱状图

  • bottom参数

柱状图的起始位置，也就是y轴的起始坐标，默认值为None

import matplotlib.pyplot as plt

# x轴数据
x = range(5)

# y轴数据
data = [5, 20, 15, 25, 10]

# 设置图形标题:
plt.title("基本柱状图")

# 绘制网格
plt.grid(ls="--", alpha=0.5)

# bar绘制图形,x 表示x坐标  data为表示柱状图的高度
plt.bar(x, data, bottom=[10, 20, 5, 0, 10])

# 注意data = [5, 20, 15, 25, 10] ----对应的bottom-->[10, 20, 5, 0, 10]

python数据分析学习day08：柱状图

  • 柱状图颜色
import matplotlib.pyplot as plt

# x轴数据
x = range(5)

# y轴数据
data = [5, 20, 15, 25, 10]

# 设置图形标题:
plt.title("设置柱状图颜色")

# 绘制网格
plt.grid(ls="--", alpha=0.5)

# bar绘制图形,x 表示x坐标  data为表示柱状图的高度
plt.bar(x, data ,facecolor="green")
#plt.bar(x, data ,color="green")

 python数据分析学习day08：柱状图

import matplotlib.pyplot as plt

# x轴数据
x = range(5)

# y轴数据
data = [5, 20, 15, 25, 10]

# 设置图形标题:
plt.title("color参数设置柱状图不同颜色")

# 绘制网格
plt.grid(ls="--", alpha=0.5)

# bar绘制图形,x 表示x坐标  data为表示柱状图的高度
'''
facecolor和color设置单个颜色时使用方式一样
color可以设置多个颜色值,facecolor不可以
'''
plt.bar(x, data ,color=['r', 'g', 'b'])

 python数据分析学习day08：柱状图

  • 描边 -相关的关键字参数为：
    • edgecolor 或 ec
    • linestyle 或 ls
    • linewidth 或 lw
import matplotlib.pyplot as plt

data = [5, 20, 15, 25, 10]

plt.title("设置边缘线条样式")

plt.bar(range(len(data)), data, ec='r', ls='--', lw=2)

 python数据分析学习day08：柱状图

2.2 同位置多柱状图

同一 x 轴位置绘制多个柱状图，主要通过调整柱状图的宽度和每个柱状图x轴的 起始位置

python数据分析学习day08：柱状图

 需要绘制如下图形:

python数据分析学习day08：柱状图

分析：

  • 本实例需要对x轴进行计算，因此需要将x轴转数值
  • 确定同一x轴中，每个柱状图x轴的起始位置。
  • 需要设置图形的宽度
  • 图形2的起始位置=图形2起始位置+图形的宽度
  • 图形3的起始位置=图形3起始位置+2倍图形的宽度
  • 需要给每个柱状图循环显示文本内容
  • 显示图例
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

# 国家
countries = ['挪威', '德国', '中国', '美国', '瑞典']

# 金牌个数
gold_medal = [16, 12, 9, 8, 8]
# 银牌个数
silver_medal = [8, 10, 4, 10, 5]
# 铜牌个数
bronze_medal = [13, 5, 2, 7, 5]

# 1.将x轴转换为数值
x_int = np.arange(len(countries))

# 2.设置图形的宽度
width = 0.2

# 确定x起始位置
gold_x = x_int  # 金牌起始位置

silver_x = x_int + width  # 银牌的起始位置

bronze_x = x_int + 2 * width # 铜牌的起始位置

# 分别绘制图形

plt.bar(gold_x, gold_medal, width=width, color="gold", label="金牌")  # 金牌图形

plt.bar(silver_x, silver_medal, width=width, color="silver", label="银牌") # 银牌图形

plt.bar(bronze_x, bronze_medal, width=width, color="saddlebrown", label="铜牌") # 铜牌图形

# 移动x标记的位置,再替换内容
plt.xticks(x_int + width,labels=countries)

#-----------显示高度文本----------------
for i in range(len(countries)):
    # 金牌
    plt.text(gold_x[i],gold_medal[i], gold_medal[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)
    # 银牌             
    plt.text(silver_x[i],silver_medal[i],gold_medal[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)
    # 铜牌
    plt.text(bronze_x[i],bronze_medal[i],gold_medal[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)  
    
# 显示图例
plt.legend()

绘制各国的金牌榜 银牌榜和铜牌榜 总榜单

  • plt.xticks(rotation= ) 旋转 Xticks 标签文本
  • fig.autofmt_xdate(rotation= ) 旋转 Xticks 标签文本
  • ax.set_xticklabels(xlabels, rotation= ) 旋转 Xticks 标签文本
  • plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=) 旋转 Xticks 标签文本
  • ax.tick_params(axis='x', labelrotation= ) 旋转 Xticks 标签文本
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

# 国家
countries = ['挪威', '德国', '中国', '美国', '瑞典']

# 金牌个数
gold_medal = [16, 12, 9, 8, 8]
# 银牌个数
silver_medal = [8, 10, 4, 10, 5]
# 铜牌个数
bronze_medal = [13, 5, 2, 7, 5]

# 设置画布
fig = plt.figure(figsize=(6,4),dpi=150)

# 一个画布分为2行3列,定位第一个
ax1 = fig.add_subplot(234)

ax1.set_title("金牌榜")
# 旋转x标签
ax1.tick_params(axis="x",rotation=45)

# 金牌榜
ax1.bar(countries, gold_medal, color="gold")


# 一个画布分为2行3列,定位第二个
ax2 = fig.add_subplot(235)

ax2.set_title("银牌榜")
# 旋转x标签
ax2.tick_params(axis="x",rotation=45)

# 银牌榜
ax2.bar(countries, silver_medal, color="silver")



# 一个画布分为2行3列,定位第三个
ax3 = fig.add_subplot(236)

ax3.set_title("铜牌榜")
# 旋转x标签
ax3.tick_params(axis="x",rotation=45)

# 铜牌榜
ax3.bar(countries, bronze_medal, color="#A0522D")


# ================绘制总图:绘制2行一列,移动到第一行======
ax = fig.add_subplot(211)

# 1.将x轴转换为数值
x_int = np.arange(len(countries))

# 2.设置图形的宽度
width = 0.2

# 确定x起始位置
gold_x = x_int  # 金牌起始位置

silver_x = x_int+width  # 银牌的起始位置

bronze_x = x_int + 2*width # 铜牌的起始位置

# 分别绘制图形

ax.bar(gold_x, gold_medal, width=width,color="gold", label="金牌")  # 金牌图形

ax.bar(silver_x, silver_medal, width=width, color="silver",label="银牌") # 银牌图形

ax.bar(bronze_x, bronze_medal, width=width, color="saddlebrown",label="铜牌") # 铜牌图形

# 移动x标记的位置,再替换内容
ax.set_xticks(x_int + width)

ax.set_xticklabels(countries)

#-----------显示高度文本----------------
# 金牌 # 银牌 # 铜牌
for i in range(len(countries)):
    # 金牌
    ax.text(gold_x[i],gold_medal[i], gold_medal[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)
    # 银牌
    ax.text(silver_x[i],silver_medal[i], gold_medal[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)
    # 铜牌
    ax.text(bronze_x[i],bronze_medal[i], gold_medal[i],va="bottom",ha="center",fontsize=8)
    

# 显示图例
ax.legend(fontsize=6 )

# 处理标题覆盖
plt.tight_layout()

python数据分析学习day08：柱状图

2.3 堆叠柱状图

所谓堆叠柱状图就是将不同数组别的柱状图堆叠在一起，堆叠后的柱状图高度显示了两者相加的结果值。 如图:

python数据分析学习day08：柱状图

分析:

  • 金牌榜的起始高度为：铜牌数据+银牌数据
  • 银牌榜的起始高度为：银牌高度
  • 铜牌榜的起始高度为：0
  • 起始位置的数据相加需要使用numpy的相关知识
  • 需要确定柱状图的颜色
  • 显示图例
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

countries = ['挪威', '德国', '中国', '美国', '瑞典']
# 金牌个数
gold_medal = np.array([16, 12, 9, 8, 8])
# 银牌个数
silver_medal = np.array([8, 10, 4, 10, 5])
# 铜牌个数
bronze_medal = np.array([13, 5, 2, 7, 5])

# 绘制堆叠图

# 宽度
width = 0.3

# 解决中文不显示问题
# 使用中文需要进行配置信息的设置 字体设置时,字体名称不区别大小写
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"]

# 绘制金牌
plt.bar(countries, gold_medal, color='gold', label='金牌',bottom=silver_medal + bronze_medal,width=width)

# 绘制银牌
plt.bar(countries, silver_medal, color='silver', label='银牌', bottom=bronze_medal,width=width)

# 绘制铜牌
plt.bar(countries, bronze_medal, color='#A0522D', label='铜牌',width=width)

# 设置坐标轴
plt.ylabel('奖牌数')

# 设置图例
plt.legend(loc='upper right')


# 设置文本值
for i in range(len(countries)):
    max_y = bronze_medal[i]+silver_medal[i]+gold_medal[i]
    plt.text(countries[i], max_y, max_y, va="bottom", ha="center")

 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-489421.html

到了这里，关于python数据分析学习day08：柱状图的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

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