Matplotlib 条形图

条形图是一种常用的可视化工具，用于比较不同类别的数据量或频率。

1 基本条形图

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [3, 7, 5, 10]

# 创建条形图，指定颜色和宽度
plt.bar(categories, values, color='blue', width=0.5)

# 添加标题和标签
plt.title('Simple Bar Chart')
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')

# 显示图表
plt.show()

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2 水平条形图

使用 barh 函数可以创建水平条形图

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [3, 7, 5, 10]

# 创建水平条形图
plt.barh(categories, values, color='green')

# 添加标题和标签
plt.title('Horizontal Bar Chart')
plt.xlabel('Values')
plt.ylabel('Categories')

# 显示图表
plt.show()

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3 多组条形图

并排显示多组数据

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 数据
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
group1 = [3, 7, 5, 10]
group2 = [2, 6, 4, 8]

# 设置条形的位置
x = np.arange(len(categories))

# 创建条形图
width = 0.35  # 条形的宽度
plt.bar(x - width/2, group1, width, label='Group 1')
plt.bar(x + width/2, group2, width, label='Group 2')

# 添加标题和标签
plt.title('Grouped Bar Chart')
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')
plt.xticks(x, categories)  # 设置 x 轴的标签
plt.legend()

# 显示图表
plt.show()

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4 堆叠条形图

将多组数据堆叠在一起

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
group1 = [3, 7, 5, 10]
group2 = [2, 6, 4, 8]

# 创建堆叠条形图
plt.bar(categories, group1, label='Group 1')
plt.bar(categories, group2, bottom=group1, label='Group 2')

# 添加标题和标签
plt.title('Stacked Bar Chart')
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')
plt.legend()

# 显示图表
plt.show()

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5 添加错误棒

在条形图上添加误差范围

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [3, 7, 5, 10]
errors = [0.5, 1, 0.7, 1.5]

# 创建条形图，添加误差棒
plt.bar(categories, values, yerr=errors, capsize=5)

# 添加标题和标签
plt.title('Bar Chart with Error Bars')
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')

# 显示图表
plt.show()

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6 常用参数

1. x：横轴上的位置，通常是一个列表或数组。
2. height：每个条形的高度，通常是一个列表或数组。
3. width：每个条形的宽度，默认值为 0.8。
4. bottom：每个条形的基线位置，默认值为 0。
5. align：条形与 x 轴标记的对齐方式，可选值为 'center'（默认）或 'edge'。
6. color：条形的颜色，可以是单一颜色或颜色列表。
7. edgecolor：条形边框的颜色，可以是单一颜色或颜色列表。
8. linewidth：条形边框的宽度。
9. tick_label：每个条形对应的标签，通常是一个列表。
10. label：图例标签，用于图例说明。
11. alpha：条形的透明度，取值范围从 0（完全透明）到 1（完全不透明）。
12. log：是否使用对数刻度，默认值为 False。