垂直条形图——plot.bar
作者:互联网
垂直条形图——plot.bar
1.条形图的绘制方式plt.bar方法。plt.bar方法有以下常用参数:
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,默认是center,也就是跟指定的x坐标居中对齐,还有为edge,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。
返回值为BarContainer,是一个存储了条形图的容器,而条形图实际上的类型是matplotlib.patches.Rectangle对象
In [26]:import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import font_manager font = font_manager.FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\Dengb.ttf",size=10) #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 } x = list(movies.keys()) y = list(movies.values()) plt.figure(figsize=(12,8),facecolor=(0.8,0.9,0.9),dpi=200) plt.bar(x,y,width=0.6,bottom=1,color=(0.5,0.1,0.2),edgecolor='k') plt.xticks(fontproperties=font) plt.grid(axis='y')out [26]:
用pandas传入数据
In [2]:movie_df = pd.DataFrame(data={'name':list(movies.keys()),'ticket':list(movies.values())}) movie_dfOut [2]:
name | ticket | |
---|---|---|
0 | 流浪地球 | 40.78 |
1 | 飞驰人生 | 15.77 |
2 | 疯狂的外星人 | 20.83 |
3 | 新喜剧之王 | 6.10 |
4 | 廉政风云 | 1.10 |
5 | 神探蒲松龄 | 1.49 |
6 | 小猪佩奇过大年 | 1.22 |
7 | 熊出没·原始时代 | 6.71 |
plt.figure(figsize=(12,8),facecolor=(0.8,0.9,0.9),dpi=200) plt.bar('name','ticket',data=movie_df,width=0.6,bottom=0,color='k',edgecolor='k') font.set_size(10) plt.xticks(fontproperties=font) plt.yticks(range(0,50,5)) plt.grid(axis='y') for x,y in zip(movie_df['name'],movie_df['ticket']): plt.annotate(y,xy=(x,y),xytext=(x,y+3),arrowprops=dict(facecolor='g',shrink=0.05), bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5', fc='k', ec='k', lw=1, alpha=0.5)) plt.savefig("G:\matlib文件\条形图用例.png")out [3]:
垂直条形图——plot.barh
横向条形图使用plt.barh:
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,默认是0.8。
left:条形图的基线,也就是距离y轴的距离。
其他参数跟bar一样。 返回值也是BarContainer容器对象。
In [24]:x = list(movies.keys()) y = list(movies.values()) plt.figure(figsize=(12,8),facecolor=(0.8,0.9,0.9),dpi=200) plt.barh(x,y,color=(0.5,0.1,0.2)) plt.yticks(fontproperties=font,size=16) plt.grid(axis='x') for x,y in zip(movie_df['name'],movie_df['ticket']): plt.annotate(y,xy=(y,x),xytext=(y+1.5,x),arrowprops=dict(facecolor='g',shrink=0.05), bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5', fc='k', ec='k', lw=1, alpha=0.5)) plt.savefig("G:\matlib文件\横向条形图.png")out [24]:
分组条形图——plot.bars
In [5]:movs = { "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] } mov_df = pd.DataFrame(movs) mov_dfOut [5]:
流浪地球 | 飞驰人生 | 疯狂的外星人 | 新喜剧之王 | 廉政风云 | 神探蒲松龄 | 小猪佩奇过大年 | 熊出没·原始时代 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | 2.01 | 3.19 | 4.07 | 2.72 | 0.56 | 0.66 | 0.58 | 1.13 |
1 | 4.59 | 5.08 | 6.92 | 3.79 | 0.74 | 0.95 | 0.81 | 1.96 |
2 | 7.99 | 6.73 | 9.30 | 4.45 | 0.83 | 1.10 | 0.94 | 2.73 |
3 | 11.83 | 8.10 | 11.29 | 4.83 | 0.88 | 1.17 | 1.01 | 3.42 |
4 | 16.00 | 9.35 | 13.03 | 5.11 | 0.92 | 1.23 | 1.07 | 4.05 |
plt.figure(figsize=(15,5),facecolor=(0.8,0.9,0.9),dpi=200) '''for index in mov_df.index: series = mov_df.iloc[index] print(series) plt.bar(series.index,series.values)''' xticks = np.arange(0,len(movs)) bar_width = 0.15 plt.bar(xticks-2*bar_width,mov_df.iloc[0],width=bar_width) plt.bar(xticks-1*bar_width,mov_df.iloc[1],width=bar_width) plt.bar(xticks,mov_df.iloc[2],width=bar_width) plt.bar(xticks+1*bar_width,mov_df.iloc[3],width=bar_width) plt.bar(xticks+2*bar_width,mov_df.iloc[4],width=bar_width) plt.xticks(xticks,list(movs.keys()),fontproperties=font,size=13) plt.grid(axis='y')out [6]: In [7]:
plt.figure(figsize=(15,5),facecolor=(0.8,0.9,0.9),dpi=200) for index in mov_df.index: day_tickets = mov_df.iloc[index] xs = xticks-(bar_width*(2-index)) plt.bar(xticks+(-2+index)*bar_width,mov_df.iloc[index],width=bar_width,label="第%s天票房"%(index+1)) for ticket,x in zip(day_tickets,xs): plt.annotate(ticket,xy=(x,ticket),xytext=(x-0.1,ticket+0.1)) plt.xticks(xticks,mov_df.columns,fontproperties=font,size=13) plt.grid() font.set_size(15) plt.legend(prop=font) plt.savefig("G:\matlib文件\分组条形图用例.png")out [7]:
标签:plot,plt,bar,df,xticks,width,条形图 来源: https://www.cnblogs.com/gujianjian/p/15377840.html