Python可视化 --柱形图_python圆柱体柱形图

本文绘制以上6种类型的柱状图

1．matplotlib模块

   使用pyplot的bar()函数可以快速绘制柱形图或堆积图柱形图。八日（）函数的语法格式如下:

bar(x,height,width=0.8,bottom=None,aqlign='center',
data=None,tick_label=None,xerr=None,yerr=None,
error_kw=None,**kwargs)

、

bar 函数是 Matplotlib 中用于绘制柱状图的函数，以下是参数的解释：

• x: 一个数组，表示每个柱的 x 坐标。
• height: 一个数组，表示每个柱的高度。
• width: 可选参数，表示每个柱的宽度，默认为 0.8。
• bottom: 可选参数，表示每个柱的底部位置，默认为 None，即从 0 开始。
• align: 可选参数，表示柱的对齐方式，可选值为 'center'（默认）、'edge'。
• data: 可选参数，是一个 DataFrame 或类似结构的数据，用于指定数据源。
• tick_label: 可选参数，用于设置 x 轴刻度标签。
• xerr: 可选参数，用于设置 x 方向的误差条（error bars）。
• yerr: 可选参数，用于设置 y 方向的误差条（error bars）。
• error_kw: 可选参数，用于设置误差条的样式。
• **kwargs: 其他关键字参数，用于设置柱状图的样式属性，例如颜色、透明度等。

基础图

（1）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(5)
y1 = np.array([10,8,7,11,13])
bar_width = 0.3
plt.bar(x,y1,tick_label=['a','b','c','d','e'],width=bar_width)
plt.show()

（2）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
 
x = np.arange(5)
y1 = np.array([10, 8, 7, 11, 13])
bar_width = 0.3
plt.bar(x, y1, tick_label=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], width=bar_width)
 
# 使用 Seaborn 库中的 despine() 函数去除轴线
sns.despine()
 
plt.show()

（3)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
 
x = np.arange(5)
y1 = np.array([10, 8, 7, 11, 13])
bar_width = 0.3
bars = plt.bar(x, y1, tick_label=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], width=bar_width)
 
sns.despine(left=True, bottom=True)  # 去除所有图脊
plt.yticks([])  # 不显示纵坐标
 
# 在每个柱形顶部显示数值
for bar in bars:
    yval = bar.get_height()
    plt.text(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, yval, round(yval, 1), ha='center', va='bottom')
 
plt.show()

1. import numpy as np: 导入 NumPy 库，用于处理数组等数值计算。

2. import matplotlib.pyplot as plt: 导入 Matplotlib 的 pyplot 模块，用于绘制图形。

3. import seaborn as sns: 导入 Seaborn 库，用于美化图形。

4. x = np.arange(5): 创建一个包含 0 到 4 的数组作为 x 轴坐标。

5. y1 = np.array([10, 8, 7, 11, 13]): 创建一个包含柱形高度数据的 NumPy 数组。

6. bar_width = 0.3: 设置柱形的宽度为 0.3。

7. bars = plt.bar(x, y1, tick_label=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], width=bar_width): 绘制柱状图，指定 x 轴、柱形高度数据、标签和宽度，并将返回的柱形对象存储在 bars 中。

8. sns.despine(left=True, bottom=True): 使用 Seaborn 库中的 despine() 函数去除图形周围的轴线，通过设置 left=True, bottom=True 参数去除左侧和底部的轴线。

9. plt.yticks([]): 不显示纵坐标刻度。

10. 遍历每个柱形对象 bar，获取其高度并在顶部显示数值：

• bar.get_x() + bar.get_width() / 2：计算文本标签的 x 坐标，使其居中于柱形。
• bar.get_height()：获取柱形的高度作为要显示的数值。
• round(yval, 1)：对数值进行四舍五入取一位小数。
• plt.text(..., ha='center', va='bottom')：在指定位置添加文本标签，水平居中、垂直底部对齐，显示数值。

1. plt.show(): 展示绘制的柱状图。

分组柱状图

（1）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(5)
y1 = np.array([10,8,7,11,13])
y2 = np.array([9,6,5,10,12])
#柱形的宽度
bar_width = 0.3
#根据多组数据绘制柱形图
plt.bar(x,y1,tick_label=['a','b','c','d','e'],width=bar_width)
plt.bar(x+bar_width,y2,width=bar_width)
plt.show()

（2）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(5)
y1 = np.array([10,8,7,11,13])
y2 = np.array([9,6,5,10,12])
#柱形的宽度
bar_width = 0.3
#根据多组数据绘制柱形图
plt.bar(x,y1,tick_label=['a','b','c','d','e'],color='dodgerblue',alpha=0.5,label='Male',width=bar_width)
plt.bar(x+bar_width,y2,color='tomato',alpha=0.5,label='Female',width=bar_width)
plt.legend() #显示图例
plt.show()

堆积柱状图

（1)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(5)
y1 = np.array([10,8,7,11,13])
y2 = np.array([9,6,5,10,12])
#柱形的宽度
bar_width = 0.3
#根据多组数据绘制柱形图
plt.bar(x,y1,tick_label=['a','b','c','d','e'],color='dodgerblue',alpha=0.5,label='Male',width=bar_width)
plt.bar(x,y2,bottom=y1,color='tomato',alpha=0.5,label='Female',width=bar_width)
plt.legend() #显示图例
plt.show()

百分比柱状图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
x = np.arange(5)
y1 = np.array([10, 8, 7, 11, 13])
y2 = np.array([9, 6, 5, 10, 12])
 
# 计算百分比
total = y1 + y2
y1_percent = (y1 / total) * 100
y2_percent = (y2 / total) * 100
 
# 柱形的宽度
bar_width = 0.3
 
# 根据百分比数据绘制柱形图
plt.bar(x, y1_percent, tick_label=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], color='dodgerblue', alpha=0.5, label='Male', width=bar_width)
plt.bar(x, y2_percent, bottom=y1_percent, color='tomato', alpha=0.5, label='Female', width=bar_width)
 
plt.legend()  # 显示图例
plt.show()