matplotlib_03_柱状图（条形图）

纵向柱状图

# 对比每部电影的票房收入
from matplotlib import pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False# 1、准备数据
movie_names = ['雷神3：\n诸神黄昏','正义联盟','东方快车谋杀案','寻梦环游记','全球风暴', '降魔传','追捕','七十七天','密战','狂兽','其它']
print(len(movie_names))
tickets = [73853,57767,22354,15969,14839,8725,8716,8318,7916,6764,52222]# 2、画布
plt.figure(figsize = (20,10), dpi = 100)# 3、绘图(bar)
x = range(len(movie_names))
plt.bar(x,tickets,width=0.6, color=['b','r','g','y','c','m','y','k','c','g','b'])# 4、刻度
# 如果movie_names中元素过长，无法完全展示，可以在元素中输入换行符
x_label = ["{}".format(i) for i in movie_names]
plt.xticks(x, x_label)# 添加描述信息
plt.xlabel("电影名称")
plt.ylabel("电影票房")
plt.title("某日票房排名")# 5、网格
plt.grid(linestyle='--',alpha = 0.6)# 6、保存图像
plt.savefig("bar01.png")# 7、展示图像
plt.show()

横向柱状图（条形图）

# 对比每部电影的票房收入
from matplotlib import pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False# 1、准备数据
movie_names = ['雷神3：诸神黄昏','正义联盟','东方快车谋杀案','寻梦环游记','全球风暴', '降魔传','追捕','七十七天','密战','狂兽','其它']
print(len(movie_names))
tickets = [73853,57767,22354,15969,14839,8725,8716,8318,7916,6764,52222]# 2、画布
plt.figure(figsize = (20,10), dpi = 100)# 3、绘图(bar)
x = range(len(movie_names))
"""
特别注意
barh横向展示柱状图，此时柱宽不再是weight，而是height
"""
plt.barh(x,tickets,height=0.6, color=['b','r','g','y','c','m','y','k','c','g','b'])# 4、刻度
# 此时需要修改Y轴的刻度
y_label = ["{}".format(i) for i in movie_names]
plt.yticks(x, y_label)# 添加描述信息
plt.xlabel("电影名称")
plt.ylabel("电影票房")
plt.title("某日票房排名")# 5、网格
plt.grid(linestyle='--',alpha = 0.6)# 6、保存图像
plt.savefig("bar02.png")# 7、展示图像
plt.show()

多柱状图1

from matplotlib import pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False# 1、准备数据
movie_name = ['雷神3：诸神黄昏','正义联盟','寻梦环游记']first_day = [10587.6,10062.5,1275.7]
first_weekend=[36224.9,34479.6,11830]# 2、画布
plt.figure(figsize = (20,10), dpi =80)# 3、绘图
x1 = range(len(movie_name))
plt.bar(x1,first_day,color = 'c',width = 0.2, label='首日')
# x轴需要平移，使首日票房与首周票房的柱状图不重叠,平移一个柱状图的宽度
x2 = [i+0.2 for i in x1]
plt.bar(x2,first_weekend,color = 'y',width = 0.2, label='首周')# 图例
plt.legend(loc='lower right')# 修改刻度
# 往右边0.1，居中于两柱之间
plt.xticks([i+0.1 for i in x1],movie_name)# 网格
plt.grid(linestyle = '--',alpha=0.6)#
plt.title("首日首周电影票房比对")
plt.xlabel("电影")
plt.ylabel("票房，单位（万）",rotation =0)plt.savefig("bar03.png")plt.show()

多柱状图2

a = ["猩球崛起3：终极之战","敦刻尔克","蜘蛛侠：英雄归来","战狼2"]
b_16 = [15746,312,4497,319]
b_15 = [12357,156,2045,168]
b_14 = [2358,399,2358,362]bar_width = 0.2
x1 = range(len(a))
x2 = [i+width for i in x1]
x3 = [i+width*2 for i in x1]plt.figure(figsize = (20,10), dpi =80)
plt.bar(x1,b_14,width=bar_width)
plt.bar(x2,b_15,width=bar_width)
plt.bar(x3,b_16,width=bar_width)# 刻度
# 在中间那根柱子上定义
plt.xticks(x2,a)plt.savefig("bar04.png")
plt.show()

真实数据演练：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import os plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falseos.chdir('E:\学习文档\data')# 从excel读取数据
data = pd.read_excel('cust.xlsx',encoding = 'utf-8',usecols=[0,3,4,7])
# 统计各个业务子类型的交易金额
tran_data = data.groupby('业务子类型').sum()x_data = tran_data.values
y_data = tran_data.indexx_data = x_data.flatten()'''
plt.bar(*args, **kwargs)
bar(x, height, width,color, bottom,edge， *, align='center', **kwargs)常用参数说明：x：柱体在x轴上的坐标位置
height：柱体的高度
width：条形柱的宽度
color：条形柱的填充颜色
bottom：条形的起始位置
edgecolor：条形柱的边框颜色
linewidth：条形图边框宽度
tick_label：条形图的刻度标签
align：指定x轴上的对齐方式'''# 1、画布
plt.figure(figsize = (15,9),dpi = 80,facecolor = 'w')# 2、绘画条形图
x = range(len(x_data))
plt.bar(x = x,height = x_data,width = 0.4,color=['c','r','g','m'],edgecolor='black',linewidth = 2,tick_label= y_data,alpha = 0.5)# 3、设置x,y轴的标签
plt.xlabel('业务类型',labelpad = 20,fontsize = 10)
plt.ylabel('交易量',labelpad = 20,fontsize = 10)# 4、设置图形标题
plt.title('各业务类型交易量',pad = 30,fontsize = 30)# 修改刻度值文字大小
plt.xticks(fontsize = 20)# 5、网格线
plt.grid(linestyle ='--',alpha = 0.4)# 6、显示图片
plt.show()# 1、画布
plt.figure(figsize = (15,9),dpi = 80)# 2、绘画条形图
x = range(len(x_data))
plt.bar(x = x,height = x_data,width = 0.4,color=['c','r','g','m'],edgecolor='black',linewidth = 2,tick_label= y_data,alpha = 0.5)# 3、设置x,y轴的标签
plt.xlabel('业务类型',labelpad = 20)
plt.ylabel('交易量',labelpad = 20)# 4、设置图形标题
plt.title('各业务类型交易量',pad = 30,fontsize = 30)# 5、网格线
plt.grid(linestyle ='--',alpha = 0.4)# 6、显示图片
plt.show()

原始数据：

条形图：

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纵向柱状图

横向柱状图（条形图）

多柱状图1

多柱状图2

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