Python中怎么用Matplotlib創建柱狀圖

小編給大家分享一下Python中怎么用Matplotlib創建柱狀圖，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

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如何用Matplotlib創建柱狀圖。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

plt.style.use("ggplot")

1. 基礎柱狀圖

柱狀圖(bar chart): 用長方形(柱子)的長度表示數值的統計圖表，又稱為條形圖。柱狀圖常用來對比兩個以上的數值，適用于較小的數據集。

Matplotlib創建柱狀圖的接口：bar(x, height, width, bottom, align, color)

x: 柱子的x軸坐標
height: 柱子高度，y軸坐標
width: 柱子寬度，默認0.8
bottom: 柱子底部的y軸坐標，默認為0
align: 柱子與x軸坐標的對齊方式，默認'center'
color: 柱子顏色
orientation: 柱子方向，'horizontal' or 'vertical'

bar()默認創建垂直柱狀圖，barh()可創建水平柱狀圖，原理基本一致。

# 虛擬數據
x = ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H"]
y = [150, 85.2, 65.2, 85, 45, 120, 51, 64]

# 柱狀圖和散點圖不同，散點圖的(x,y)均為數值變量
# 柱狀圖的x軸顯示分類變量，有兩種處理方式
# 方式1：自己創建x軸坐標，并提供對應的標簽
# 方式2：讓Matplotlib自動完成映射

# 方式1
# xticks = np.arange(len(x))  # 每根柱子的x軸坐標
# xlabels = x  # 每根柱子的標簽
# fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
# ax.bar(x=xticks, height=y, tick_label=xlabels)

# 方式2（推薦）
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
ax.bar(x=x, height=y)
ax.set_title("Simple Bar Plot", fontsize=15)

Python中怎么用Matplotlib創建柱狀圖

2. 調整樣式

Matplotlib創建圖表的優勢在于，用戶可以定制每一個細節，接下來調整柱狀圖的樣式，包括改變柱子的寬度，對齊方式和顏色，以及如何把數值添加到圖表中。

x = ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H"]
y = [150, 85.2, 65.2, 85, 45, 120, 51, 64]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
ax.bar(
    x=x,  # Matplotlib自動將非數值變量轉化為x軸坐標
    height=y,  # 柱子高度，y軸坐標
    width=0.6,  # 柱子寬度，默認0.8，兩根柱子中心的距離默認為1.0
    align="center",  # 柱子的對齊方式，'center' or 'edge'
    color="grey",  # 柱子顏色
    edgecolor="red",  # 柱子邊框的顏色
    linewidth=2.0  # 柱子邊框線的大小
)
ax.set_title("Adjust Styles of Bar plot", fontsize=15)

# 一個常見的場景是：每根柱子上方添加數值標簽
# 步驟：
# 1. 準備要添加的標簽和坐標
# 2. 調用ax.annotate()將文本添加到圖表
# 3. 調整樣式，例如標簽大小，顏色和對齊方式
xticks = ax.get_xticks()
for i in range(len(y)):
    xy = (xticks[i], y[i] * 1.03)
    s = str(y[i])
    ax.annotate(
        s=s,  # 要添加的文本
        xy=xy,  # 將文本添加到哪個位置
        fontsize=12,  # 標簽大小
        color="blue",  # 標簽顏色
        ha="center",  # 水平對齊
        va="baseline">

Python中怎么用Matplotlib創建柱狀圖

3. 堆積柱狀圖

有時候想在同一根柱子上顯示兩個不同的數值，即所謂堆積柱狀圖(stacked bar chart)。

假設一個場景，有6家門店，每家門店都銷售三種產品，用堆積柱狀圖顯示每家門店三種產品的銷量。

shops = ["A", "B", "C", "D", "E", "F"]
sales_product_1 = [100, 85, 56, 42, 72, 15]
sales_product_2 = [50, 120, 65, 85, 25, 55]
sales_product_3 = [20, 35, 45, 27, 55, 65]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
# 先創建一根柱子，顯示第一種產品的銷量
ax.bar(shops, sales_product_1, color="red", label="Product_1")
# 第二根柱子“堆積”在第一根柱子上方，通過'bottom'調整，顯示第二種產品的銷量
ax.bar(shops, sales_product_2, color="blue", bottom=sales_product_1, label="Product_2")
# 第三根柱子“堆積”在第二根柱子上方，通過'bottom'調整，顯示第三種產品的銷量
ax.bar(shops, sales_product_3, color="green", 
       bottom=np.array(sales_product_2) + np.array(sales_product_1), label="Product_3")

ax.set_title("Stacked Bar plot", fontsize=15)
ax.set_xlabel("Shops")
ax.set_ylabel("Product Sales")
ax.legend()

4. 分組柱狀圖

分組柱狀圖的原理跟堆積柱狀圖類似，但柱子不再是堆疊在一起，而是在相同的X軸標簽上分成幾根更窄的柱子，這些柱子都屬于同一個組。

沿用上面的案例。

shops = ["A", "B", "C", "D", "E", "F"]
sales_product_1 = [100, 85, 56, 42, 72, 15]
sales_product_2 = [50, 120, 65, 85, 25, 55]
sales_product_3 = [20, 35, 45, 27, 55, 65]

# 創建分組柱狀圖，需要自己控制x軸坐標
xticks = np.arange(len(shops))

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
# 所有門店第一種產品的銷量，注意控制柱子的寬度，這里選擇0.25
ax.bar(xticks, sales_product_1, width=0.25, label="Product_1", color="red")
# 所有門店第二種產品的銷量，通過微調x軸坐標來調整新增柱子的位置
ax.bar(xticks + 0.25, sales_product_2, width=0.25, label="Product_2", color="blue")
# 所有門店第三種產品的銷量，繼續微調x軸坐標調整新增柱子的位置
ax.bar(xticks + 0.5, sales_product_3, width=0.25, label="Product_3", color="green")

ax.set_title("Grouped Bar plot", fontsize=15)
ax.set_xlabel("Shops")
ax.set_ylabel("Product Sales")
ax.legend()

# 最后調整x軸標簽的位置
ax.set_xticks(xticks + 0.25)
ax.set_xticklabels(shops)

Python中怎么用Matplotlib創建柱狀圖