Matplotlib绘制条形图的方法你知道吗

来源：脚本之家时间：2022-03-21 17:50:13

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()

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()

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()

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()

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

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()

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_tickets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()

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\STSONG.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()