Python数据分析Matplotlib 柱状图绘制

下面是“Python数据分析Matplotlib 柱状图绘制”的完整攻略：

1. Matplotlib简介

Matplotlib 是一个 Python 的数据可视化工具，它可以创建各种图形、图表、柱状图等等。Matplotlib 使用 Numpy 数组作为底层结构，并集成了许多其他的 Python 生态工具。

2. 柱状图绘制方法

在 Matplotlib 中，使用 bar() 函数来绘制柱状图。bar() 函数主要有两个参数：

• 第一个参数是柱状图的 X 轴数据，通常是一个列表或者是 Numpy 数组。
• 第二个参数是柱状图的 Y 轴数据，通常也是一个列表或者是 Numpy 数组。

3. 示例说明

示例 1

在这个例子中，我们将使用 Matplotlib 绘制一个简单的柱状图，演示 bar() 函数的使用方法。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 8, 7, 6, 4]
plt.bar(x, y)
plt.show()

解释：在这个例子中，我们定义了两个列表 x 和 y，然后使用 bar() 函数来绘制柱状图。最后调用 show() 函数来显示图像。

示例 2

在这个例子中，我们将使用 Matplotlib 绘制一个复杂的柱状图，其中包含多组数据，并且对柱子进行颜色和标签的设置。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

n_groups = 5
means_frank = (90, 55, 40, 65, 70)
means_guido = (85, 62, 54, 20, 40)

fig, ax = plt.subplots()
index = np.arange(n_groups)
bar_width = 0.35

opacity = 0.4
error_config = {'ecolor': '0.3'}

rects1 = ax.bar(index, means_frank, bar_width,
                alpha=opacity, color='b',
                error_kw=error_config,
                label='Frank')

rects2 = ax.bar(index + bar_width, means_guido, bar_width,
                alpha=opacity, color='r',
                error_kw=error_config,
                label='Guido')

ax.set_xlabel('Group')
ax.set_ylabel('Scores')
ax.set_title('Scores by group and person')
ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
ax.set_xticklabels(('G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'))
ax.legend()

fig.tight_layout()
plt.show()

解释：这个例子中，我们使用 NumPy 来生成两组数据。然后创建子图并设置柱子宽度和颜色。最后设置 x 轴标签和标签名称，并在图例中添加标签。图像的显示和调整使用 tight_layout() 函数。