Matplotlib绘制条形图的方法有哪些

这篇文章主要介绍了Matplotlib绘制条形图的方法有哪些的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Matplotlib绘制条形图的方法有哪些文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import font_manager

一、一般条形图

一般条形图使用 pyplot.bar()函数绘制，其形式及参数如下：

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

主要参数解释：# x：一个数组或者列表，代表需要绘制的条形图的x轴的坐标点。# height：一个数组或者列表，代表需要绘制的条形图y轴的坐标点。# width：每一个条形图的宽度，默认是0.8的宽度。# bottom：y轴的基线，默认是0，也就是距离底部为0.# align：对齐方式，{'center','edge'}，默认是center，居中对齐；edge为靠边对齐，具体靠右边还是靠左边，看width的正负。# color：条形图的颜色。# edgecolor : 条形图边框的颜色。# linewidth  : 条形图边框的宽度。如果为 0，则不绘制边框

示例：

某天电影票房数据：

movies = {    "流浪地球":40.78,    "飞驰人生":15.77,    "疯狂的外星人":20.83,    "新喜剧之王":6.10,    "廉政风云":1.10,    "神探蒲松龄":1.49,    "小猪佩奇过大年":1.22,    "熊出没·原始时代":6.71}

直接通过获取字典的键值作为x，y轴数据

#票房单位亿元movies = {    "流浪地球":40.78,    "飞驰人生":15.77,    "疯狂的外星人":20.83,    "新喜剧之王":6.10,    "廉政风云":1.10,    "神探蒲松龄":1.49,    "小猪佩奇过大年":1.22,    "熊出没·原始时代":6.71}# 中文显示问题plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseplt.rcParams['font.size'] = 13# 设置图大小plt.figure(figsize=(15,8))x = list(movies.keys()) # 获取x轴数据(字典的键)y = list(movies.values()) # 获取y轴数据(字典的值)plt.bar(x,y,width=0.5,bottom=0,align='edge',color='g',edgecolor ='r',linewidth=2)# 绘制标题plt.title("电影票房数据",size=26)# 设置轴标签plt.xlabel("电影名",size=28)plt.ylabel("票房/亿",size=28)plt.show()

也可以利用字典创建DataFrame索引，通过data参数传入

#票房单位亿元movies = {    "流浪地球":40.78,    "飞驰人生":15.77,    "疯狂的外星人":20.83,    "新喜剧之王":6.10,    "廉政风云":1.10,    "神探蒲松龄":1.49,    "小猪佩奇过大年":1.22,    "熊出没·原始时代":6.71}movies_df = pd.DataFrame(data={"name":list(movies.keys()),"tickes":list(movies.values())}) #通过字典创建DataFrame索引font = font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\STSONG.TTF',size=12)  # 使用font_manager模块设置中文# 设置图的大小，传入x,yplt.figure(figsize=(14,5))# 使用plt.bar()绘制条形图plt.bar("name","tickes",data=movies_df,width=0.5,bottom=0,align='edge',color='g',edgecolor ='r',linewidth=2)#设置X轴刻度，设置字体,也可以设置字体大小sizeplt.xticks(fontproperties=font)# 设置标题plt.title("电影票房数据",size=30)#设置X,Y轴名字plt.ylabel('票房',fontproperties=font,size=25)plt.xlabel('影片名字',fontproperties=font,size=25)#设置Y刻度plt.yticks(range(0,50,5),["%d"%x for x in range(0,50,5)],fontproperties=font1,size=20)# 只保留图形信息plt.show()

二、横向条形图

横向条形图需要使用barh()这个跟bar非常的类似，只不过把方向进行旋转。参数也和pyplot.bar()类似

matplotlib.pyplot.barh(y, width, height=0.8, left=None, *, align='center', **kwargs)

# 主要参数解释：# y：数组或列表，代表需要绘制的条形图在y轴上的坐标点。# width：数组或列表，代表需要绘制的条形图在x轴上的值（也就是长度）。# height：条形图的高度(宽度)，默认是0.8。# left：条形图的基线，也就是距离y轴的距离。默认为0

示例：

plt.barh()

movies = {    "流浪地球":40.78,    "飞驰人生":15.77,    "疯狂的外星人":20.83,    "新喜剧之王":6.10,    "廉政风云":1.10,    "神探蒲松龄":1.49,    "小猪佩奇过大年":1.22,    "熊出没·原始时代":6.71}font2 = font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\STSONG.TTF')x1 = list(movies.keys())y1 = list(movies.values())# 设置图的大小plt.figure(figsize=(10,5))# 使用plt.barh()plt.barh(x1,y1,height=0.7,left=0,color='c',edgecolor='r')#设置Y轴刻度，设置字体,也可以设置字体大小sizeplt.yticks(fontproperties=font2,size=20)plt.xlabel("票房/亿",size=20)# 设置标题plt.title("电影票房数据",size=30)# 只保留图形信息plt.show()

Axes.barh(y, width, height=0.8, left=None, *, align='center', **kwargs)

另外，还可通过返回的axes对象绘制图形

movies = {    "流浪地球":40.78,    "飞驰人生":15.77,    "疯狂的外星人":20.83,    "新喜剧之王":6.10,    "廉政风云":1.10,    "神探蒲松龄":1.49,    "小猪佩奇过大年":1.22,    "熊出没·原始时代":6.71}font2 = font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\STSONG.TTF')mdf = pd.DataFrame(data={"name":list(movies.keys()),"tickes":list(movies.values())})fig,axes = plt.subplots()  # 通过返回的axes对象绘制图形axes.barh("name","tickes",data = mdf,height=0.6,left=0,color='c',edgecolor='r')#设置Y轴刻度，设置字体,也可以设置字体大小sizeplt.yticks(fontproperties=font2,size=20)plt.xlabel("票房/亿",size=24)# 设置标题plt.title("电影票房数据",size=27)# 只保留图形信息plt.show()

三、分组条形图的绘制

五天的电影票房数据（假设日期为1.1-1.５）：并转换为DataFrame索引

movies = {    "流浪地球":[2.01,4.59,7.99,11.83,16],    "飞驰人生":[3.19,5.08,6.73,8.10,9.35],    "疯狂的外星人":[4.07,6.92,9.30,11.29,13.03],    "新喜剧之王":[2.72,3.79,4.45,4.83,5.11],    "廉政风云":[0.56,0.74,0.83,0.88,0.92],    "神探蒲松龄":[0.66,0.95,1.10,1.17,1.23],    "小猪佩奇过大年":[0.58,0.81,0.94,1.01,1.07],    "熊出没·原始时代":[1.13,1.96,2.73,3.42,4.05]}mdf = pd.DataFrame(movies) 　mdf

绘制分组条形图思路：先选出每天所有电影的票房数据，可使用DataFrame.iloc[]方法获取，例如

# 获取第一天票房数据mdf.iloc[0]

流浪地球        2.01飞驰人生        3.19疯狂的外星人      4.07新喜剧之王       2.72廉政风云        0.56神探蒲松龄       0.66小猪佩奇过大年     0.58熊出没·原始时代    1.13Name: 0, dtype: float64

然后按天进行绘制，这里需要确定一个中心点作为中间日期的条形图位置（这里为第三天），有多少部电影就需要多少个中心点，可使用np.arange(len(movies))获取x轴刻度作为中心点。最后根据日期按条形图的宽度调整条形图位置即可。

plt.figure(figsize=(15,5))# 设置X轴刻度为一个数组(有广播功能)xticks = np.arange(len(movies)) #设置字体font = font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\STSONG.TTF')# 设置条形图宽度bar_width = 0.15#设置第一天所有影片条形图的位置plt.bar(xticks-2*bar_width,mdf.iloc[0],width=bar_width,color='pink') # iloc[]取DataFrame的一行#设置第二天所有影片条形图的位置 plt.bar(xticks-bar_width,mdf.iloc[1],width=bar_width)#设置第三天所有影片条形图的位置，默认在[0 1 2 3 4 5 6 7]center处plt.bar(xticks,mdf.iloc[2],width=bar_width)#设置第四天所有影片条形图的位置plt.bar(xticks+bar_width,mdf.iloc[3],width=bar_width)#设置第五天所有影片条形图的位置plt.bar(xticks+2*bar_width,mdf.iloc[4],width=bar_width)# 设置X轴信息plt.xticks(xticks,mdf.columns,fontproperties=font,size=15)#设置Y刻度plt.yticks(range(0,20,2),["%d"%x for x in range(0,20,2)],fontproperties=font,size=16)#设置X,Y轴名字plt.ylabel('票房/亿',fontproperties=font,size=30)plt.xlabel('影片名字',fontproperties=font,size=30)# 设置标题plt.title("五日票房数据",fontproperties=font,size=30)# 只保留图形信息plt.show()

使用循环绘制每日数据

plt.figure(figsize=(16,5))# 设置X轴刻度为一个数组(有广播功能)#xticks1 = np.arange(len(movies)) # 这样设置每部电影X轴的距离是1，如果5个条形图宽度之后大于1会和其他电影重叠，可以设置步长xticks1 = np.arange(0,7*len(movies),7) # 改变步长，要在设置X轴信息处改变xticks(步长*ticks labels)的第一个参数，否则对应不上#设置字体font4 = font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\STSONG.TTF')# 设置条形图宽度bar_width2 = 1.05#使用循环画出前五天的条形图for index in mdf.index:   # plt.bar(xticks1+(-2+index)*bar_width2,mdf.iloc[index],width=bar_width2,label='第%d天票房'%(index+1))    xs = xticks1+(-2+index)*bar_width2 # 在X轴的位置    day_tickets = mdf.iloc[index]    plt.bar(xs,day_tickets,width=bar_width*7,label="第%d天票房"%(index+1))    #设置注释文本    # zip(day_tickets,xs)打包为元素为元组的列表，元素个数与最短的列表一致    for ticket,x in zip(day_tickets,xs):   # ticket是day_tickets列表的值，x是xs的值        plt.annotate(ticket,xy=(x,ticket),xytext=(x-0.2,ticket+0.1))# 设置X轴信息plt.xticks(7*xticks,mdf.columns,fontproperties=font4,size=15)#设置X,Y轴名字plt.ylabel('票房/亿',fontproperties=font4,size=25)plt.xlabel('影片名字',fontproperties=font4,size=25)# 设置标题plt.title("五日票房数据",fontproperties=font4,size=30)# 设置图例font4.set_size(15) # 图例无size属性，可以在字体设置font4中改大小（或者font.set_size()：只改图例plt.legend(prop=font4)  # 根据bar()函数的中的label标签进行设置，不可缺少# 设置网格plt.grid()# 只保留图形信息plt.show()

四、堆叠条形图绘制

堆叠条形图就是在已有数据基础位置上进行绘制图形，使用bottom参数，以已有数据作为新数据的基地进行新数据的绘制，可以达到调整条形图的位置的目的。

示例：

# 男女不同组别的等分情况menMeans = (20, 35, 30, 35, 27)womenMeans = (25, 32, 34, 20, 25)groupNames = ('G1','G2','G3','G4','G5')xs = np.arange(len(menMeans))  # 有多少个组font5 = font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\STSONG.TTF',size=16)plt.figure(figsize=(15,7))# 绘制男性得分plt.bar(xs,menMeans,label='男性得分',width=0.4)# 绘制女性得分，以男性得分的最大值为基底plt.bar(xs,womenMeans,bottom=menMeans,label='女性得分',width=0.4)#设置图例plt.legend(prop=font5)  # 根据bar()函数的中的label标签进行设置# 设置X轴刻度名称plt.xticks(xs,groupNames)# 设置标签plt.xlabel("组别",fontproperties=font5,size=23)plt.ylabel("得分",fontproperties=font5,size=23)# 设置标题plt.title("男女不同组别得分",fontproperties=font5,size=28)# 只保留图形plt.show()

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