Matplotlib条形图

条形图或条形图是一种图表或图形，它显示带有矩形条的分类数据，其高度或长度与它们所代表的值成比例。可以垂直或水平绘制条形。

条形图显示了离散类别之间的比较。图表的一个轴显示要比较的特定类别，另一个轴表示测量值。

Matplotlib API提供了bar()函数，可以在MATLAB样式使用以及面向对象的API中使用。与axis对象一起使用的bar()函数的签名如下 -

ax.bar(x, height, width, bottom, align)

该函数使用大小为(x −width = 2; x + width=2; bottom; bottom + height)来绑定矩形创建条形图。

该函数的参数是 -

• x - 表示条形的x坐标的标量序列。如果x是条形中心(默认)或左边缘，则对齐控件。
• height - 标量或标量序列表示条的高度。
• width - 标量或类似数组，可选。条形的宽度默认为0.8。
• bottom - 标量或类似数组，可选。条形的y坐标默认为None。
• align - {'center'，'edge'}，可选，默认：center。

该函数返回包含所有条形的Matplotlib容器对象。
以下是Matplotlib条形图的简单示例。它显示了在一所学院提供的各种课程的学生人数。

#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 步骤一(替换sans-serif字体)
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   # 原文出自【许虎虎】，商业转载请联系作者获得授权，非商业请保留原文链接：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
langs = ['C', 'C++', 'Java', 'Python', 'PHP']
students = [23,17,35,29,12]
ax.bar(langs,students)
plt.show()

执行上面示例代码，得到以下结果 -

当比较多个数量和更改一个变量时，可能需要一个条形图，其中有一个颜色的条形图用于一个数量值。

可以通过使用条形的厚度和位置来绘制多个条形图。数据变量包含三个系列的四个值。以下脚本将显示四个条形图的三个条形图。这些条的厚度为0.25个单位。每个条形图将从前一个移动0.25个单位。数据对象是一个多元图，包含过去四年在工程学院的三个分支中通过的学生数量。

#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 步骤一(替换sans-serif字体)
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   # 原文出自【许虎虎】，商业转载请联系作者获得授权，非商业请保留原文链接：

data = [[30, 25, 50, 20],
[40, 23, 51, 17],
[35, 22, 45, 19]]
X = np.arange(4)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
ax.bar(X + 0.00, data[0], color = 'b', width = 0.25)
ax.bar(X + 0.25, data[1], color = 'g', width = 0.25)
ax.bar(X + 0.50, data[2], color = 'r', width = 0.25)
plt.show()

执行上面示例代码，得到以下结果 -

堆积条形图堆叠表示彼此顶部的不同组的条形图。结果为条形图的高度显示组的组合结果。

pyplot.bar()函数的可选bottom参数指定条的起始值。它不是从零运行到一个值，而是从底部到值。第一次调用pyplot.bar()绘制蓝条。第二次调用pyplot.bar()绘制红色条形图，蓝色条形图的底部位于红色条形图的顶部。

#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 步骤一(替换sans-serif字体)
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   # 原文出自【许虎虎】，商业转载请联系作者获得授权，非商业请保留原文链接：

N = 5
menMeans = (20, 35, 30, 35, 27)
womenMeans = (25, 32, 34, 20, 25)
ind = np.arange(N) # the x locations for the groups
width = 0.35
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
ax.bar(ind, menMeans, width, color='r')
ax.bar(ind, womenMeans, width,bottom=menMeans, color='b')
ax.set_ylabel('分数')
ax.set_title('按组和性别分数')
ax.set_xticks(ind, ('G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'))
ax.set_yticks(np.arange(0, 81, 10))
ax.legend(labels=['男', '女'])
plt.show()

执行上面示例代码，得到以下结果 -