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python數(shù)據(jù)可視化之條形圖畫法

更新時(shí)間：2022年04月21日 08:46:47 作者：cdy760849607

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python數(shù)據(jù)可視化之條形圖畫法，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

什么是條形圖？

條形圖（bar chart）是用寬度相同的條形的高度或長(zhǎng)短來(lái)表示數(shù)據(jù)多少的圖形。條形圖可以橫置或縱置，縱置時(shí)也稱為柱形圖（column chart）。此外，條形圖有簡(jiǎn)單條形圖、復(fù)式條形圖等形式。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，條形圖的寬度一般是相同的，條形的高度或長(zhǎng)短表示數(shù)據(jù)的多少，這也就是條形圖和直方圖的本質(zhì)區(qū)別。

第一種畫法

import numpy as np
from pandas import DataFrame
# 由于我們的x軸上刻度值是中文 需要使用這個(gè)包 進(jìn)行中文的顯示
from matplotlib.pyplot import rcParams
# 顯示中文 ?kaiti 表示 楷體
rcParams['font.sans-serif'] = 'kaiti'
# 條形圖（縱向）
df = DataFrame(data=np.random.randint(50,100,size=(3,3)),
? ? ? ? ? ? ? ?index=['張三','李四','王五'],
? ? ? ? ? ? ? ?columns=['Python','En','Math']
? ? ? ? ? ? ? )
df.plot(kind='bar',fontsize=20)
# 運(yùn)行結(jié)果如下圖：

第二種畫法

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x = ['張三','李四','王五']
height = np.random.randint(80,100,size=3)
plt.bar(x,height,width=0.2)
height = np.random.randint(50,80,size=3)
plt.bar(x,height,width=0.2)
height = np.random.randint(10,80,size=3)
plt.bar(x,height,width=0.2)
# 設(shè)置圖例 ?ncol 表示一行顯示3個(gè)圖例 ?loc 設(shè)置圖例的位置
plt.legend(['數(shù)學(xué)成績(jī)','Python成績(jī)','英語(yǔ)成績(jī)'],ncol=3,loc=(0,1))
# 運(yùn)行結(jié)果如下:

第三種畫法

使用pyecharts，pyecharts 是一個(gè)用于生成 Echarts 圖表的類庫(kù)。Echarts 是百度開(kāi)源的一個(gè)數(shù)據(jù)可視化 JS 庫(kù)。用 Echarts 生成的圖可視化效果非常棒，為了與 Python 進(jìn)行對(duì)接，方便在 Python 中直接使用數(shù)據(jù)生成圖，簡(jiǎn)單便捷，可視化效果很棒，讓我們來(lái)一起看看吧~。

import numpy as np
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

# V1 版本開(kāi)始支持鏈?zhǔn)秸{(diào)用
bar = (
? ? Bar()
? ? .add_xaxis(['張三','李四','王五'])
? ? # 這里需要注意 y軸上傳遞的只能是列表 不能是數(shù)組，如果是數(shù)組 數(shù)據(jù)無(wú)法顯示
? ? .add_yaxis("python成績(jī)",np.random.randint(40,100,size=3).tolist()) ?
? ? .add_yaxis("數(shù)學(xué)成績(jī)",np.random.randint(40,100,size=3).tolist())
? ? .add_yaxis("英語(yǔ)成績(jī)",np.random.randint(40,100,size=3).tolist())
? ? .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某大學(xué)大三學(xué)生成績(jī)條形圖",subtitle='K班級(jí)'))
? ? ? )
# 如果不習(xí)慣鏈?zhǔn)秸{(diào)用的可以使用常規(guī)操作

'''
bar = Bar()
bar.add_xaxis(['張三','李四','王五'])
bar.add_yaxis("python成績(jī)",np.random.randint(40,100,size=3).tolist())?
bar.add_yaxis("數(shù)學(xué)成績(jī)",np.random.randint(40,100,size=3).tolist())?
bar.add_yaxis("英語(yǔ)成績(jī)",np.random.randint(40,100,size=3).tolist())
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某大學(xué)大三學(xué)生成績(jī)條形圖",subtitle='K班級(jí)'))
'''

# 在 jupyter notebook上輸出
bar.render_notebook()
# 也可以渲染到本地html文件
# bar.render('./成績(jī).html')
# 運(yùn)行結(jié)果如下：