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Matplotlib 條形圖

條形圖或條狀圖是一種圖表或圖形，它顯示帶有矩形條的分類數(shù)據(jù)，其高度或長(zhǎng)度與它們所代表的值成比例。可以垂直或水平繪制條形。

條形圖顯示了離散類別之間的比較。圖表的一個(gè)軸顯示要比較的特定類別，另一個(gè)軸表示測(cè)量值。

Matplotlib API提供了bar()函數(shù)，可以在MATLAB樣式使用以及面向?qū)ο蟮腁PI中使用。與axis對(duì)象一起使用的bar()函數(shù)的簽名如下 -

# Filename : example.py
# Copyright : 2020 By Nhooo
# Author by : www.jixiangtaizi.com.cn
# Date : 2020-08-08
ax.bar(x, height, width, bottom, align)

該函數(shù)使用大小為(x ?width = 2; x + width=2; bottom; bottom + height)來(lái)綁定矩形創(chuàng)建條形圖。

該函數(shù)的參數(shù)是 -

x - 表示條形的x坐標(biāo)的標(biāo)量序列。如果x是條形中心(默認(rèn))或左邊緣，則對(duì)齊控件。 height - 標(biāo)量或標(biāo)量序列表示條的高度。 width - 標(biāo)量或類似數(shù)組，可選。條形的寬度默認(rèn)為0.8。 bottom - 標(biāo)量或類似數(shù)組，可選。條形的y坐標(biāo)默認(rèn)為None。 align - {'center'，'edge'}，可選，默認(rèn)：center。

該函數(shù)返回包含所有條形的Matplotlib容器對(duì)象。以下是Matplotlib條形圖的簡(jiǎn)單示例。它顯示了在一所學(xué)院提供的各種課程的學(xué)生人數(shù)。

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# Date : 2020-08-08
#! /usr/bin/env python
 #coding=utf-8
 import matplotlib.pyplot as plt
 import numpy as np
 import math
 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 步驟一(替換sans-serif字體)
 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 原文出自【立地貨】，商業(yè)轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系作者獲得授權(quán)，非商業(yè)請(qǐng)保留原文鏈接：
 fig = plt.figure()
 ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
 langs = ['C', 'C++', 'Java', 'Python', 'PHP']
 students = [23,17,35,29,12]
 ax.bar(langs,students)
 plt.show()

執(zhí)行上面示例代碼，得到以下結(jié)果 -

執(zhí)行代碼結(jié)果

當(dāng)比較多個(gè)數(shù)量和更改一個(gè)變量時(shí)，可能需要一個(gè)條形圖，其中有一個(gè)顏色的條形圖用于一個(gè)數(shù)量值。

可以通過使用條形的厚度和位置來(lái)繪制多個(gè)條形圖。數(shù)據(jù)變量包含三個(gè)系列的四個(gè)值。以下腳本將顯示四個(gè)條形圖的三個(gè)條形圖。這些條的厚度為0.25個(gè)單位。每個(gè)條形圖將從前一個(gè)移動(dòng)0.25個(gè)單位。數(shù)據(jù)對(duì)象是一個(gè)多元圖，包含過去四年在工程學(xué)院的三個(gè)分支中通過的學(xué)生數(shù)量。

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# Date : 2020-08-08
#! /usr/bin/env python
 #coding=utf-8
 import matplotlib.pyplot as plt
 import numpy as np
 import math
 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 步驟一(替換sans-serif字體)
 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 原文出自【立地貨】，商業(yè)轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系作者獲得授權(quán)，非商業(yè)請(qǐng)保留原文鏈接：
 data = [[30, 25, 50, 20],
 [40, 23, 51, 17],
 [35, 22, 45, 19]]
 X = np.arange(4)
 fig = plt.figure()
 ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
 ax.bar(X + 0.00, data[0], color = 'b', width = 0.25)
 ax.bar(X + 0.25, data[1], color = 'g', width = 0.25)
 ax.bar(X + 0.50, data[2], color = 'r', width = 0.25)
 plt.show()

執(zhí)行上面示例代碼，得到以下結(jié)果 -

執(zhí)行代碼結(jié)果

堆積條形圖堆疊表示彼此頂部的不同組的條形圖。結(jié)果為條形圖的高度顯示組的組合結(jié)果。

pyplot.bar()函數(shù)的可選bottom參數(shù)指定條的起始值。它不是從零運(yùn)行到一個(gè)值，而是從底部到值。第一次調(diào)用pyplot.bar()繪制藍(lán)條。第二次調(diào)用pyplot.bar()繪制紅色條形圖，藍(lán)色條形圖的底部位于紅色條形圖的頂部。

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# Author by : www.jixiangtaizi.com.cn
# Date : 2020-08-08
#! /usr/bin/env python
 #coding=utf-8
 import matplotlib.pyplot as plt
 import numpy as np
 import math
 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 步驟一(替換sans-serif字體)
 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 原文出自【立地貨】，商業(yè)轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系作者獲得授權(quán)，非商業(yè)請(qǐng)保留原文鏈接：
 N = 5
 menMeans = (20, 35, 30, 35, 27)
 womenMeans = (25, 32, 34, 20, 25)
 ind = np.arange(N) # the x locations for the groups
 width = 0.35
 fig = plt.figure()
 ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
 ax.bar(ind, menMeans, width, color='r')
 ax.bar(ind, womenMeans, width,bottom=menMeans, color='b')
 ax.set_ylabel('分?jǐn)?shù)')
 ax.set_title('按組和性別分?jǐn)?shù)')
 ax.set_xticks(ind, ('G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'))
 ax.set_yticks(np.arange(0, 81, 10))
 ax.legend(labels=['男', '女'])
 plt.show()

執(zhí)行上面示例代碼，得到以下結(jié)果 -

執(zhí)行代碼結(jié)果