Matplotlib實(shí)現(xiàn)各種條形圖繪制
1. 條形圖的繪制
plt.bar 方法有以下常用參數(shù):
x:一個數(shù)組或者列表,代表需要繪制的條形圖的x軸的坐標(biāo)點(diǎn)。height:一個數(shù)組或者列表,代表需要繪制的條形圖y軸的坐標(biāo)點(diǎn)。width:每一個條形圖的寬度,默認(rèn)是0.8的寬度。bottom: y 軸的基線,默認(rèn)是0,也就是距離底部為0.align:對齊方式,默認(rèn)是 center ,也就是跟指定的 x 坐標(biāo)居中對齊,還有為 edge ,靠- 邊對齊,具體靠右邊還是靠左邊,看
width的正負(fù)。 -
color:條形圖的顏色。
返回值為 BarContainer ,是一個存儲了條形圖的容器,而條形圖實(shí)際上的類型
是 matplotlib.patches.Rectangle 對象。
更多參考
比如現(xiàn)在有 2019 年賀歲片票房的數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)來源)
#票房單位億元
movies = {
?"流浪地球":40.78,
?"飛馳人生":15.77,
?"瘋狂的外星人":20.83,
?"新喜劇之王":6.10,
?"廉政風(fēng)云":1.10,
?"神探蒲松齡":1.49,
?"小豬佩奇過大年":1.22,
?"熊出沒·原始時代":6.71
}用條形圖繪制每部電影及其票房的代碼如下:
movies = {
? ? "流浪地球":40.78,
? ? "飛馳人生":15.77,
? ? "瘋狂的外星人":20.83,
? ? "新喜劇之王":6.10,
? ? "廉政風(fēng)云":1.10,
? ? "神探蒲松齡":1.49,
? ? "小豬佩奇過大年":1.22,
? ? "熊出沒·原始時代":6.71
}
x = list(movies.keys())
y = list(movies.values())
plt.figure(figsize=(15,5))
# plt.bar(x,y,width=-0.3,align="edge",color='r',edgecolor='k')
movie_df = pd.DataFrame(data={"names":list(movies.keys()),"tickets":list(movies.values())})
plt.bar("names","tickets",data=movie_df)
plt.xticks(fontproperties=font,size=12)
plt.yticks(range(0,45,5),["%d億"%x for x in range(0,45,5)],fontproperties=font,size=12)
plt.grid()
其中 xticks 和 yticks 的用法跟之前的折線圖一樣。這里新出現(xiàn)的方法是 bar , bar 常用的有3個參數(shù),分別是 x (x軸的坐標(biāo)點(diǎn)), y (y軸的坐標(biāo)點(diǎn))以及 width (條形的寬度)。
2. 橫向條形圖
橫向條形圖需要使用plt.barh 這個方法跟 bar 非常的類似,只不過把方向進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。參數(shù)
跟 bar 類似,但也有區(qū)別。
如下:
- y :數(shù)組或列表,代表需要繪制的條形圖在 y 軸上的坐標(biāo)點(diǎn)。
- width :數(shù)組或列表,代表需要繪制的條形圖在 x 軸上的值(也就是長度)。
- height :條形圖的高度,默認(rèn)是0.8。
- left :條形圖的基線,也就是距離y軸的距離。
其他參數(shù)跟 bar 一樣。
返回值也是 BarContainer 容器對象。
還是以以上數(shù)據(jù)為例,將電影名和票房反轉(zhuǎn)一下。
示例代碼如下:
plt.barh(list(movies.keys()),list(movies.values())) plt.yticks(fontproperties=font,size=12)

3. 分組條形圖
現(xiàn)在有一組數(shù)據(jù),是2019年春節(jié)賀歲片前五天的電影票房記錄。
示例代碼如下:
movies = {
? ? "流浪地球":[2.01,4.59,7.99,11.83,16],
? ? "飛馳人生":[3.19,5.08,6.73,8.10,9.35],
? ? "瘋狂的外星人":[4.07,6.92,9.30,11.29,13.03],
? ? "新喜劇之王":[2.72,3.79,4.45,4.83,5.11],
? ? "廉政風(fēng)云":[0.56,0.74,0.83,0.88,0.92],
? ? "神探蒲松齡":[0.66,0.95,1.10,1.17,1.23],
? ? "小豬佩奇過大年":[0.58,0.81,0.94,1.01,1.07],
? ? "熊出沒·原始時代":[1.13,1.96,2.73,3.42,4.05]
}
plt.figure(figsize=(20,8))
width = 0.75
bin_width = width/5
movie_pd = pd.DataFrame(movies)
ind = np.arange(0,len(movies))
# 第一種方案
# first_day = movie_pd.iloc[0]
# plt.bar(ind-bin_width*2,first_day,width=bin_width,label='第一天')
# second_day = movie_pd.iloc[1]
# plt.bar(ind-bin_width,second_day,width=bin_width,label='第二天')
# third_day = movie_pd.iloc[2]
# plt.bar(ind,third_day,width=bin_width,label='第三天')
# four_day = movie_pd.iloc[3]
# plt.bar(ind+bin_width,four_day,width=bin_width,label='第四天')
# five_day = movie_pd.iloc[4]
# plt.bar(ind+bin_width*2,five_day,width=bin_width,label='第五天')
# 第二種方案
for index in movie_pd.index:
? ? day_tickets = movie_pd.iloc[index]
? ? xs = ind-(bin_width*(2-index))
? ? plt.bar(xs,day_tickets,width=bin_width,label="第%d天"%(index+1))
? ? for ticket,x in zip(day_tickets,xs):
? ? ? ? plt.annotate(ticket,xy=(x,ticket),xytext=(x-0.1,ticket+0.1))
# 設(shè)置圖例
plt.legend(prop=font)
plt.ylabel("單位:億",fontproperties=font)
plt.title("春節(jié)前5天電影票房記錄",fontproperties=font)
# 設(shè)置x軸的坐標(biāo)
plt.xticks(ind,movie_pd.columns,fontproperties=font)
plt.xlim
plt.grid(True)
plt.show()
4. 堆疊條形圖
堆疊條形圖,是將一組相關(guān)的條形圖堆疊在一起進(jìn)行比較的條形圖。
比如以下案例:
menMeans = (20, 35, 30, 35, 27)
womenMeans = (25, 32, 34, 20, 25)
groupNames = ('G1','G2','G3','G4','G5')
plt.bar(groupNames,menMeans,label="男性得分")
plt.bar(groupNames,womenMeans,bottom=menMeans,label='女性得分')
plt.legend(prop=font)
在繪制女性得分的條形圖的時候,因?yàn)橐询B在男性得分的條形圖上,所以使用到了一
個 bottom 參數(shù),就是距離 x 軸的距離。通過對貼條形圖,我們就可以清楚的知道,哪一個隊(duì)伍的綜合排名是最高的,并且在每個隊(duì)伍中男女的得分情況。
5. 條形圖應(yīng)用場景
- 數(shù)量統(tǒng)計(jì)。
- 頻率統(tǒng)計(jì)。
- 適用于分類數(shù)據(jù)對比。
- 垂直條形圖最多不超過12個分類(也就是12個柱形),橫向條形圖最多不超過30個分類。如果垂直條形圖的分類名太長,那么建議換成橫向條形圖。
- 柱狀圖不適合表示趨勢,如果想要表示趨勢,應(yīng)該使用折線圖。
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