matplotlib 柱状图/条形图
matplotlib 柱状图/条形图
用户6021899
发布于 2019-08-14 16:17:16
发布于 2019-08-14 16:17:16
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本篇介绍matplotlib中柱状图/条形图的用法。
bar()函数用来绘制柱状图（垂向的），barh()函数用来绘制条形图（水平的）。
我们先绘制一个最简单的柱状图：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
X= np.arange(0,16,2)#X决定了各个bar在X轴的位置
height= [3,1,4,1,5,9,2,6]#height决定了各个bar的高度
plt.bar(X,height)#X,height为必须参数
plt.show()
我们再多设置一些参数：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
X= np.arange(0,16,2)
height= [3,1,4,1,5,9,2,6]
width= np.array([0.5,0.5,0.5,0.5,0.8,0.8,0.8,0.8])
plt.bar(X,height,width, align ="edge", color ="r",edgecolor="k",linewidth=2,
tick_label=["A","B","C","D","E","F","G","H"])其中，
width 表示bar的宽度，可以是标量（默认0.8），或者是和height同长度的数组。
algin 表示bar的对齐，默认居中对齐；为“edge”时，若对应width为正数表示左对齐，负数表示右对齐。
color和 edgecolor分布表示bar中间区域和边缘的颜色，后者默认和前者一致。
linewidth 表示 bar 的边缘线宽。当然，在edgecolor不为None是才有意义。
color，edgecolor 和 linewidth 可以使标量，也可以是和height同长度的数组
tick_label 表示轴上的标签，默认是由X决定的数字标签。
还可以给数据（height）添加误差：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
X= np.arange(0,16,2)
height= [3,1,4,1,5,9,2,6]
width= np.array([0.5,0.5,0.5,0.5,0.8,0.8,0.8,0.8])
yerr = [[0.2,0.5,0.5,0.5,0.4,0.5,0.1,0.5],[0.6,0.5,0.5,0.5,0.4,0.5,0.8,0.5]]
plt.bar(X,height,width, align ="edge", color ="r",edgecolor="k",linewidth=1,
tick_label=["A","B","C","D","E","F","G","H"],yerr =yerr,ecolor="b",capsize=6)
plt.title("柱状图示例",fontproperties="SimHei",fontsize = 18)
plt.xlabel("x label")
plt.ylabel("y label")
plt.show()yerr 表示数据的误差，可以是标量，可以是长度为N的数组（上下偏差对称），也可以是2*N的数组（N为height的长度）。
ecolor 为误差符号的颜色。默认为黑。
capsize 为误差符号两端帽子的尺寸（像素）。默认不带cap。
水平的条形图的用法完全类似，只需对应的x改为y，函数用barh():
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
Y= np.arange(0,16,2)
height= [3,1,4,1,5,9,2,6]
width= np.array([0.5,0.5,0.5,0.5,0.8,0.8,0.8,0.8])
xerr = [[0.2,0.5,0.5,0.5,0.4,0.5,0.1,0.5],[0.6,0.5,0.5,0.5,0.4,0.5,0.8,0.5]]
help(plt.bar)
plt.barh(Y,height,width, align ="edge", color ="g",edgecolor="k",linewidth=1,
tick_label=["A","B","C","D","E","F","G","H"],xerr =xerr,ecolor="b",capsize=6)
plt.title("条形图示例",fontproperties="SimHei",fontsize = 18)
plt.xlabel("x label")
plt.ylabel("y label")
plt.show()
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