import numpy as np
from pandas import DataFrame
# 由于我們的x軸上刻度值是中文 需要使用這個包 進行中文的顯示
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)
# 運行結果如下圖：

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)
# 設置圖例 ?ncol 表示一行顯示3個圖例 ?loc 設置圖例的位置
plt.legend(['數(shù)學成績','Python成績','英語成績'],ncol=3,loc=(0,1))
# 運行結果如下:

第三種畫法

使用pyecharts，pyecharts 是一個用于生成 Echarts 圖表的類庫。Echarts 是百度開源的一個數(shù)據(jù)可視化 JS 庫。用 Echarts 生成的圖可視化效果非常棒，為了與 Python 進行對接，方便在 Python 中直接使用數(shù)據(jù)生成圖，簡單便捷，可視化效果很棒，讓我們來一起看看吧~。

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

# V1 版本開始支持鏈式調(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)無法顯示
? ? .add_yaxis("python成績",np.random.randint(40,100,size=3).tolist()) ?
? ? .add_yaxis("數(shù)學成績",np.random.randint(40,100,size=3).tolist())
? ? .add_yaxis("英語成績",np.random.randint(40,100,size=3).tolist())
? ? .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某大學大三學生成績條形圖",subtitle='K班級'))
? ? ? )
# 如果不習慣鏈式調(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",np.random.randint(40,100,size=3).tolist())?
bar.add_yaxis("數(shù)學成績",np.random.randint(40,100,size=3).tolist())?
bar.add_yaxis("英語成績",np.random.randint(40,100,size=3).tolist())
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某大學大三學生成績條形圖",subtitle='K班級'))
'''

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