复习回顾
Python 为数据展示提供了大量优秀的功能包，其中 matplotlib 模块可以方便绘制制作折线图、柱状图、散点图等高质量的数据包。
关于 matplotlib 模块，我们前期已经对matplotlib进行基本框架、以及常用方法的学习
在 matplotlib 模块提供的图表中，除了折线图使用最多外，柱状图也是我们日常数据分析的图表。
本期，我们开始学习绘制柱状图相关属性和方法，let’s go~
1. 柱状图概述
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什么是柱状图
- 柱状图又称为条形图，是一种以长方形的长度为变量数据进行统计的图表
- 柱状图用来比较两个或以上类型
- 柱状图只有一个以长方形的长度为变量
- 柱状图可以横向排列或者多维方式展示
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柱状图使用场景
- 柱状图适用在较小数据集的分析
- 适用二维数据集,只比较一个维度数据差异项
- 直观展示各个体之间数据的差异
- 表现离散型的时间序列
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柱状图绘制步骤
- 导入matplotlib.pyplot模块
- 准备数据，可以使用numpy/pandas整理数据
- 调用pyplot.bar()绘制柱状图
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案例展示
本次，我们分析过去5年内的产品年销量展示
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案例所用到的数据如下：
import random x_data = ["20{}年".format(i) for i in range(16,21)] y_data = [random.randint(100,300) for i in range(6)] 复制代码 -
绘制柱状图
import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.sans-serif"]=['SimHei'] plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False for i in range(len(x_data)): plt.bar(x_data[i],y_data[i]) plt.title("销量分析") plt.xlabel("年份") plt.ylabel("销量") plt.show() 复制代码
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2. 柱状图属性
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柱状体颜色填充
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facecolor（fc）关键字
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color 关键字
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颜色简称：
属性值 说明 属性值 说明 “b”/”bule” 蓝色 “m”/”magenta” 品红 “g” /”green” 绿色 “y”/”yellow” 黄色 “r”/”red” 红色 “k”/”black” 黑色 “c”/”cyan” 青色 “w”/”white” 白色 -
rgb:
- 格式形式：(r,g,b)
- 取值范围：0~1
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柱状描边设置
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柱状体边框颜色
- edgecolor 或者 ec
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柱状体边框样式
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linestyle 或者 ls
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线条样式：
属性值 说明 “-” 、”solid” 默认实线显示 “–“、”dashed” 虚线 “-.” “dashdot” 点划线 “:”、”dotted” 虚线 “None” “””” 空 -
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柱状体边框宽度
- linewidth 或者 lw
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柱状图填充样式
- hatch: 设置填充样式
- 属性取值：{‘/’, ”, ‘|’, ‘-‘, ‘+’, ‘x’, ‘o’, ‘O’, ‘.’, ‘*’} |
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柱状图刻度标签
- tickle label：默认使用数字标签
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我们对 第一节柱状图添加边框样式为”–“,添加指定rgb颜色，填充圆圈
for i in range(len(x_data)): plt.bar(x_data[i],y_data[i],color=(0.2*i,0.2*i,0.2*i),linestyle="--",hatch="o") 复制代码
3. 堆叠柱状图
在柱状图中，我们会在同时对比两组数据在同一类中的表现形式，因此需要绘制堆叠柱状图
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bottom : 条形底座的y坐标，默认值为0
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在第一节案例中，添加一组y轴数据所有数据如下：
x_data = ["20{}年".format(i) for i in range(16,21)] y_data = list(random.randint(100,300) for i in range(5)) y2_data = list(random.randint(100,300) for i in range(5)) 复制代码 -
再添加一次pyplot.bar方法，添加bottom属性
plt.bar(x_data,y_data,lw=0.5,fc="r",label="Phone") plt.bar(x_data,y2_data,lw=0.5,fc="b",label="Android",bottom=y_data) 复制代码
4. 并列柱状图
在绘制并列的柱状图中，要控制好每个柱状体的位置和大小可以使用width属性
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width: 设置每组柱状体的宽度
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x轴：x轴的宽度每组直接也要设置好
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例如继续改造上面案例，我们为bar1和bar2添加了width属性后，单独设置x轴并排的宽度为0.3
x_width = range(0,len(x_data)) x2_width = [i+0.3 for i in x_width] plt.bar(x_width,y_data,lw=0.5,fc="r",width=0.3,label="Phone") plt.bar(x2_width,y2_data,lw=0.5,fc="b",width=0.3,label="Android") plt.xticks(range(0,5),x_data) 复制代码
5. 水平柱状图
柱状图中，有时候需要让柱状图水平放置，比较差异，我们这时候需要使用到barh方法
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pyplot.barh(y,width)：绘制水平柱状图
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结合上述案例，改用barh方法
x_data = ["20{}年".format(i) for i in range(16,21)]
y_data = list(random.randint(100,300) for i in range(5))
y2_data = list(random.randint(100,300) for i in range(5))
x_width = range(0,len(x_data))
x2_width = [i+0.3 for i in x_width]
plt.barh(x_width,y_data,lw=0.5,fc="r",height=0.3,label="Phone")
plt.barh(x2_width,y2_data,lw=0.5,fc="b",height=0.3,label="Android")
plt.yticks(range(0,5),x_data)
plt.legend()
plt.title("销量分析")
plt.ylabel("年份")
plt.xlabel("销量")
plt.show()
复制代码
6. 添加折线柱状图
我们在查看柱状图时，有时候会需要辅助折线来查看
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使用pyplot.plot()方法汇总折线图
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同时使用pyplot.text()显示坐标值
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当堆叠图时，需要计算好折线相对位置
plt.plot(x_data,y_data,color="pink",linestyle="--") plt.plot(x_data, y2_data+200, color="skyblue", linestyle="-.") # 柱状图 plt.bar(x_data,y_data,lw=0.5,fc="r",width=0.3,label="Phone",alpha=0.5) plt.bar(x_data,y2_data, lw=0.5, fc="b", width=0.3, label="Android",alpha=0.5,bottom=y_data) for i,j in zip(x_data,y_data): plt.text(i,j+0.05,"%d"%j,ha="center",va="bottom") for i2,j2 in zip(x_data,y2_data): plt.text(i2,j2+180,"%d"%j2,ha="center",va="bottom") 复制代码
7. 正负柱状图
我们需要使用Axes对象来设置坐标轴的位置
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首先使用pyplot.gca()方法创建axes对象
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然后使用matplotlib.spines模块调用set_position设置坐标轴位置
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set_position 设置轴位置点
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spines[]选项有”left”|”bottom”|”width”|”height”
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set_position 值格式为(位置类型,数量)；位置类型;”outward”|”axes”|”data”|;数量：中心->(“轴”,0.5),零->(“数据”,0.0)
y_data = np.random.randint(100, 300,5) y2_data = np.random.randint(100, 300,5) ax = plt.gca() ax.spines["bottom"].set_position(('data', 0)) plt.bar(x_data,+y_data,lw=0.5,fc="r",width=0.3,label="Phone") plt.bar(x_data,-y2_data, lw=0.5, fc="b", width=0.3, label="Android") for i,j in zip(x_data,y_data): plt.text(i,j,"%d"%j,ha="center",va="top") for i2,j2 in zip(x_data,y2_data): plt.text(i2,-j2,"%d"%j2,ha="center",va="bottom") 复制代码
总结
本期，我们对matplotlib模块中详细学习绘制各种柱状图标相关属性和方法，在遇到需要直观展示离散数据点的差异时，我们可以使用bar()或者barh()绘制美观的图表。
以上是本期内容，欢迎大佬们点赞评论，下期见~
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