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Matplotlib绘制条形图的方法你知道吗

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  • 一、一般条形图
    • 示例:
  • 二、横向条形图
    • 示例:
  • 三、分组条形图的绘制
    • 四、堆叠条形图绘制
      • 示例:
    • 总结
      import numpy as np
      import pandas as pd
      import matplotlib.pyplot as plt
      fro编程客栈m matplotlib import font_manager
      

      一、一般条形图

      一般条形图使用 pyplot.bar()函数绘制,其形式及参数如下:

      matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs)
      
      主要参数解释:
      # x:一个数组或者列表,代表需要绘制的条形图的x轴的坐标点。
      # height:一个数组或者列表,代表需要绘制的条形图y轴的坐标点。
      # width:每一个条形图的宽度,默认是0.8的宽度。
      # bottom:y轴的基线,默认是0,也就是距离底部为0.
      # align:对齐方式,{'center','edge'},默认是center,居中对齐;edge为靠边对齐,具体靠右边还是靠左边,看width的正负。
      # color:条形图的颜色。
      # edgecolor : 条形图边框的颜色。
      # linewidth  : 条形图边框的宽度。如果为 0,则不绘制边框
      

      示例:

      某天电影票房数据:

      movies = {
          "流浪地球":40.78,
          "飞驰人生":15.77,
          "疯狂的外星人":20.83,
          "新喜剧之王":6.10,
          "廉政风云":1.10,
          "神探蒲松龄":1.49,
          "小猪佩奇过大年":1.22,
          "熊出没原始时代":6.71
      }
      

      直接通过获取字典的键值作为x,y轴数据

      #票房单位亿元
      movies = {
          "流浪地球":40.78,
          "飞驰人生":15.77,
          "疯狂的外星人":20.83,
          "新喜剧之王":6.10,
          "廉政风云":1.10,
          "神探蒲松龄":1.49,
          "小猪佩奇过大年":1.22,
          "熊出没原始时代":6.71
      }
      # 中文显示问题
      plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
      plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
      plt.rcParams['font.size'] = 13
      # 设置图大小
      plt.figure(figsize=(15,8))
      
      x = list(movies.keys()) # 获取x轴数据(字典的键)
      y = list(movies.values()) # 获取y轴数据(字典的值)
      
      plt.bar(x,y,width=0.5,bottom=0,align='edge',color='g',edgecolor ='r',linewidth=2)
      
      # 绘制标题
      plt.title("电影票房数据",size=26)
      
      # 设置轴标签
      plt.xlabel("电影名",size=28)
      plt.ylabel("票房/亿",size=28)
      
      plt.show()
      

      Matplotlib绘制条形图的方法你知道吗

      也可以利用字典创建DataFrame索引,通过data参数传入

      #票房单位亿元
      movies = {
          "流浪地球":40.78,
          "飞驰人生":15.77,
          "疯狂的外星人":20.83,
          "新喜剧之王":6.10,
          "廉政风云":1.10,
          "神探蒲松龄":1.49,
          "小猪佩奇过大年":1.22,
          "熊出没原始时代":6.71
      }
      movies_df = pd.DataFrame(data={"name":list(movies.keys()),"tickes":list(movies.values())}) #通过字典创建DataFrame索引
      font = font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\STSONG.TTF',size=12)  # 使用font_manager模块设置中文
      
      # 设置图的大小,传入x,y
      plt.figure(figsize=(14,5))
      
      # 使用plt.bar()绘制条形图
      plt.bar("name","tickes",data=movies_df,width=0.5,bottom=0,align='edge',color='g',edgecolor ='r',linewidth=2)
      
      #设置X轴刻度,设置字体,也可以设置字体大小size
      plt.xticks(fontproperties=font)
      
      # 设置标题
      plt.title("电影票房数据",size=30)
      #设置X,Y轴名字
      plt.ylabel('票房',fontproperties=font,size=25)
      plt.xlabel('影片名字',fontproperties=font,size=25)
      
      #设置Y刻度
      plt.yticks(range(0,50,5),["%d"%x for x in range(0,50,5)],fontproperties=font1,size=20)
      
      # 只保留图形信息
      plt.show()
      

      Matplotlib绘制条形图的方法你知道吗

      二、横向条形图

      横向条形图需要使用barh()这个跟bar非常的类似,只不过把方向进行旋转。参数也和pyplot.bar()类似

      matplotlib.pyplot.barh(y, width, height=0.8, left=None, *, align='center', **kwargs)
      
      # 主要参数解释:
      # y:数组或列表,代表需要绘制的条形图在y轴上的坐标点。
      # width:数组或列表,代表需要绘制的条形图在x轴上的值(也就是长度)。
      # height:条形图的高度(宽度),默认是0.8。
      # left:条形图的基线,也就是距离y轴的距离。默认为0
      

      示例:

      plt.barh()

      movies = {
          "流浪地球":40.78,
          "飞驰人生":15.77,
          "疯狂的外星人":20.83,
          "新喜剧之王":6.10,
          "廉政风云":1.10,
          "神探蒲松龄":1.49,
          "小猪佩奇过大年":1.22,
          "熊出没原始时代":6.71
      }
      font2 = font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\STSONG.TTF')
      x1 = list(movies.keys())
      y1 = list(movies.values())
      
      # 设置图的大小
      plt.figure(figsize=(10,5))
      
      # 使用plt.barh()
      plt.barh(x1,y1,height=0.7,left=0,color='c',edgecolor='r')
      
      #设置Y轴刻度,设置字体,也可以设置字体大小size
      plt.yticks(fontproperties=font2,size=20)
      
      plt.xlabel("票房/亿",size=20)
      
      # 设置标题
      plt.title("电影票房数据",size=30)
      
      # 只保留图形信息
      plt.show()
      

      Matplotlib绘制条形图的方法你知道吗

      Axes.barh(y, width, height=0.8, left=None, *, align='center', **kwargs)
      

      另外,还可通过返回的axes对象绘制图形

      movies = {
          "流浪地球":40.78,
          "飞驰人生":15.77,
          "疯狂的外星人":20.83,
          "新喜剧之王":6.10,
          "廉政风云":1.10,
          "神探蒲松龄":1.49,
          "小猪佩奇过大年":1.22,
          "熊出没原始时代":6.71
      }
      
      font2 = font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\STSONG.TTF')
      mdf = pd.DataFrame(data={"name":list(movies.keys()),"tickes":list(movies.values())})
      
      fig,axes = plt.subplots()  
      
      # 通过返回的axes对象绘制图形
      axes.barh("name","tickes",data = mdf,height=0.6,left=0,color='c',edgecolor='r')
      
      #设置Y轴刻度,设置字体,也可以设置字体大小size
      plt.yticks(fontproperties=font2,size=20)
      
      plt.xlabel("票房/亿",size=24)
      
      # 设置标题
      plt.title("电影票房数据",size=27)
      
      # 只保留图形信息
      plt.show()
      

      Matplotlib绘制条形图的方法你知道吗

      三、分组条形图的绘制

      五天的电影票房数据(假设日期为1.1-1.5):并转换为DataFrame索引

      movies = {
          "流浪地球":[2.01,4.59,7.99,11.83,16],
          "飞驰人生":[3.19,5.08,6.73,8.10,9.35],
          "疯狂的外星人":[4.07,6.92,9.30,11.29,13.03],
          "新喜剧之王":[2.72,3.79,4.45,4.83,5.11],
          "廉政风云":[0.56,0.74,0.83,0.88,0.92],
          "神探蒲松龄":[0.66,0.95,1.10,1.17,1.23],
          "小猪佩奇过大年":[0.58,0.81,0.94,1.01,1.07],
          "熊出没原始时代":[1.13,1.96,2.73,3.42,4.05]
      }
      mdf = pd.DataFrame(movies)  
      mdf
      

      Matplotlib绘制条形图的方法你知道吗

      绘制分组条形图思路:先选出每天所有电影的票房数据,可使用DataFrame.iloc[]方法获取,例如

      # 获取第一天票房数据
      mdf.iloc[0]
      
      流浪地球        2.01
      飞驰人生        3.19
      疯狂的外星人      4.07
      新喜剧之王       2.72
      廉政风云        0.56
      神探蒲松龄       0.66
      小猪佩奇过大年     0.58
      熊出没原始时代    1.13
      Name: 0, dtype: float64
      

      然后按天进行绘制,这里需要确定一个中心点作为中间日期的条形图位置(这里为第三天),有多少部电影就需要多少个中心点,可使用np.arange(len(movies))获取x轴刻度作为中心点。最后根据日期按条形图的宽度调整条形图位置www.cppcns.com即可。

      plt.figure(figsize=(15,5))
      # 设置X轴刻度为一个数组(有广播功能)
      xticks = np.arange(len(movies)) 
      
      #设置字体
      font = font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\STSONG.TTF')
      
      # 设置条形图宽度
      bar_width = 0.15
      
      #设置第一天所有影片条形图的位置
      plt.bar(xticks-2*bar_width,mdf.iloc[0],width=bar_width,color='pink') # iloc[]取DataFrame的一行
      #设置第二天所有影片条形图的位置 
      plt.bar(xticks-bar_width,mdf.iloc[1],width=bar_width)
      #设置第三天所有影片条形图的位置,默认在[0 1 2 3 4 5 6 7]center处
      plt.bar(xticks,mdf.iloc[2],width=bar_width)
      #设置第四天所有影片条形图的位置
      plt.bar(xticks+bar_width,mdf.iloc[3],width=bar_width)
      #设置第五天所有影片条形图的位置
      plt.bar(xticks+2*bar_width,mdf.iloc[4],width=bar_width)
      
      # 设置X轴信息
      plt.xticks(xticks,mdf.columns,fontproperties=font,size=15)
      #设置Y刻度
      plt.yticks(range(0,20,2),["%d"%x for x in range(0,20,2)],fontproperties=font,size=16)
      
      #设置X,Y轴名字
      plt.ylabel('票房/亿',fontproperties=font,size=30)
      plt.xlabel('影片名字',fontproperties=font,size=30)
      
      # 设置标题
      plt.title("五日票房数据",fontproperties=font,size=30)
      
      # 只保留图形信息
      plt.show()
      

      Matplotlib绘制条形图的方法你知道吗

      使用循环绘制每日数据

      plt.figure(figsize=(16,5))
      # 设置X轴刻度为一个数组(有广播功能)
      #xticks1 = np.arange(len(movies)) # 这样设置每部电影X轴的距离是1,如果5个条形图宽度之后大于1会和其他电影重叠,可以设置步长
      xticks1 = np.arange(0,7*len(movies),7) # 改变步长,要在设置X轴信息处改变xticks(步长*ticks labels)的第一个参数,否则对应不上
      
      #设置字体
      font4 = font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\STSONG.TTF')
      
      # 设置条形图宽度
      bar_width1 = 1.05
      
      #使用循环画出前五天的条形图
      for index in mdf.index:
         # plt.bar(xticks1+(-2+index)*bar_width1,mdf.iloc[index],width=bar_width1,label='第%d天票房'%(index+1))
          xs = xticks1+(-2+index)*bar_width1 # 在X轴的位置
          day_tickets = mdf.iloc[index]
          plt.bar(xs,day_tickets,width=bar_width*7,label="第%d天票房"%(index+1))
          #设置注释文本
          # zip(day_tickets,xs)打包为元素为元组的列表,元素个数与最短的列表一致
          for ticket,x in zip(day_tickets,xs):   # ticket是day_ticke编程客栈ts列表的值,x是xs的值
              plt.annotate(ticket,xy=(x,ticket),xytext=(x-0.2,ticket+0.1))
      
      
      # 设置X轴信息
      plt.xticks(7*xticks,mdf.columns,fontproperties=font4,size=15)
      
      #设置X,Y轴名字
      plt.ylabel('票房/亿',fontproperties=font4,size=25)
      plt.xlabel('影片名字',fontproperties=font4,size=25)
      
      # 设置标题
      plt.title("五日票房数据",fontproperties=font4,size=30)
      
      # 设置图例
      font4.set_size(15) # 图例无size属性,可以在字体设置font4中改大小(或者font.set_size():只改图例
      plt.legend(prop=font4)  # 根据bar()函数的中的label标签进行设置,不可缺少
      
      # 设置网格
      plt.grid()
      
      # 只保留图形信息
      plt.show()
      

      Matplotlib绘制条形图的方法你知道吗

      四、堆叠条形图绘制

      堆叠条形图就是在已有数据基础位置上进行绘制图形,使用bottom参数,以已有数据作为新数据的基地进行新数据的绘制,可以达到调整条形图的位置的目的。

      示例:

      # 男女不同组别的等分情况
      menMeans = (20, 35, 30, 35, 27)
      womenMeans = (25, 32, 34, 20, 25)
      groupNames = ('G1','G2','G3','G4','G5')
      
      xs = np.arange(len(menMeans))  # 有多少个组
      
      font5 = font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\STSON编程客栈G.TTF',size=16)
      
      plt.figure(figsize=(15,7))
      
      # 绘制男性得分
      plt.bar(xs,menMeans,label='男性得分',width=0.4)
      
      # 绘制女性得分,以男性得分的最大值为基底
      plt.bar(xs,womenMeans,bottom=menMeans,label='女性得分',width=0.4)
      
      #设置图例
      plt.legend(prop=font5)  # 根据bar()函编程客栈数的中的label标签进行设置
      
      # 设置X轴刻度名称
      plt.xticks(xs,groupNames)
      
      # 设置标签
      plt.xlabel("组别",fontproperties=font5,size=23)
      plt.ylabel("得分",fontproperties=font5,size=23)
      
      # 设置标题
      plt.title("男女不同组别得分",fontproperties=font5,size=28)
      
      # 只保留图形
      plt.show()
      
      

      Matplotlib绘制条形图的方法你知道吗

      总结

      本篇文章就到这里了,希望能够给你带来帮助,也希望您能够多多关注我们的更多内容! 

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