Python Matplotlib条形图之垂直条形图和水平条形图详解

目录
  • 1、垂直条形图
  • 2、水平条形图
  • 总结

条形图是一种常用的图形，比如在各种PPT的展示中为各种职业人士所喜爱。条形图能够直观地展示各种场景下数值的比较。Matplotlib提供了bar()函数绘制条形图。

这里提供一个案例：

假设某销售公司需要在PPT中展示4位员工的年度销售业绩，用条形图绘制小红、小王、小李、小张的业绩，分别是260万元、300万元、310万元、269万元。

在图中标注一些中文信息，Matplotlib本身对中文的支持不是很友好，在绘图前使用如下代码进行设置，可以解决该问题。

1、垂直条形图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False    # 用来正常显示负号
member = [u'小红', u'小王', u'小李', u'小张']
sales = [260, 300, 310, 269]
# 绘图
plt.bar(range(4), sales, align='center', color='steelblue', alpha=0.7)
# 添加Y轴标签
plt.ylabel(u'年度销售额（万元）')
# 添加标题
plt.title(u'员工年度销售额对比')
# 添加刻度标签
plt.xticks(range(4), member)
# 设置Y轴的刻度范围
plt.ylim([200, 350])
# 在没有条形图上方添加数值标签
for x, y in enumerate(sales):
    plt.text(x, y+10, '%s' % round(y, 1), ha='center')
    # %s,表示格式化一个对象为字符
    #round( x [, n]  )
    # x -- 数值表达式。
    # n -- 数值表达式，表示从小数点位数。
plt.show()

这里的bar()函数设置x刻度标签为水平居中，条形图填充为铁蓝色，同时设置透明度为0.7。

2、水平条形图

将垂直条形图改变为水平条形图只需要将bar()函数调整为barh()函数，并调整相应标签即可。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False    # 用来正常显示负号
member = [u'小红', u'小王', u'小李', u'小张']
sales = [260, 300, 310, 269]
# 绘图
plt.barh(range(4), sales, align='center', color='steelblue', alpha=0.7)
# 添加Y轴标签
plt.xlabel(u'年度销售额（万元）')
# 添加标题
plt.title(u'员工年度销售额对比')
# 添加刻度标签
plt.yticks(range(4), member)
# 设置Y轴的刻度范围
plt.xlim([200, 350])
# 在没有条形图上方添加数值标签
for x, y in enumerate(sales):
    plt.text(y+10, x, '%s' % y, va='center')
    # %s,表示格式化一个对象为字符
plt.show()

总结

本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注我们的更多内容!

赞 (0)

相关推荐

  • python使用Matplotlib画条形图

    python使用Matplotlib画条形图

    本文实例为大家分享了python使用Matplotlib画条形图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 数据 中国的四个直辖市分别为北京市.上海市.天津市和重庆市,其2017年上半年的GDP分别为12406.8亿.13908.57亿.9386.87亿.9143.64亿. 代码 # encoding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt # 构建数据 GDP = [12406.8,13908.57,9386.87,9143.64] # 中文乱码的处理 plt.r

  • python+matplotlib绘制3D条形图实例代码

    python+matplotlib绘制3D条形图实例代码

    本文分享的实例主要实现的是Python+matplotlib绘制一个有阴影和没有阴影的3D条形图,具体如下. 首先看看演示效果: 完整代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # setup the figure and axes fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) ax1 = fig.add_subplot(121

  • Python+matplotlib+numpy实现在不同平面的二维条形图

    Python+matplotlib+numpy实现在不同平面的二维条形图

    在不同平面上绘制二维条形图. 本实例制作了一个3d图,其中有二维条形图投射到平面y=0,y=1,等. 演示结果: 完整代码: from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Fixing random state for reproducibility np.random.seed(19680801) fig = plt.figure() ax = fig.a

  • Matplotlib条形图之分组条形图和堆叠条形图详解

    Matplotlib条形图之分组条形图和堆叠条形图详解

    目录 分组条形图 堆叠条形图 总结 分组条形图 拓展一下问题复杂度:使用水平条形图展示每位员工前三个月的销售额.此时,我们需要将每位员工的销售额按月分组,分别绘制条形图进行展示. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示

  • Python Matplotlib绘制条形图的全过程

    Python Matplotlib绘制条形图的全过程

    目录 条形图 单组条形图 水平条形图 多组条形图 堆积条形图 对称条形图 总结 条形图 条形图具有丰富的表现形式,常见的类型包括单组条形图,多组条形图,堆积条形图和对称条形图等. 单组条形图 条形图的每种表现形式都可以绘制成垂直条形图或水平条形图,以单组条形图的两种绘制方式为例. 垂直条形图 import matplotlib.pyplot as plt data = [10., 20., 5., 15.] plt.bar(range(len(data)), data) plt.show() T

  • python matplotlib库绘制条形图练习题

    python matplotlib库绘制条形图练习题

    练习一:假设你获取到了2017年内地电影票房前20的电影(列表a)和电影票房数据(列表b),那么如何更加直观的展示该数据? a = ["战狼2","速度与激情8","功夫瑜伽","西游伏妖篇","变形金刚5:最后的骑士","摔跤吧!爸爸","加勒比海盗5:死无对证","金刚:骷髅岛","极限特工:终极回归","生化危机

  • python3使用matplotlib绘制条形图

    python3使用matplotlib绘制条形图

    本文实例为大家分享了python3使用matplotlib绘制条形图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 绘制竖状条形图 代码 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager my_font = font_manager.FontProperties(fname="/usr/share/fonts/truetype/arphic/ukai.ttc") a = ["战狼2"

  • Python matplotlib画图时图例说明(legend)放到图像外侧详解

    用python的matplotlib画图时,往往需要加图例说明.如果不设置任何参数,默认是加到图像的内侧的最佳位置. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(10) fig = plt.figure() ax = plt.subplot(111) for i in xrange(5): ax.plot(x, i * x, label='$y = %ix$' % i) plt.legend() plt.sho

  • python实现读取类别频数数据画水平条形图案例

    1.数据分组-->频数分布表 环境配置: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 按照你设定合适的间隔,把数据分为各个范围的组,然后统计出在这个范围内的频数有多少,我没有找到合适的函数,我就自己写了一个函数,类似直方图的工作,这是画水平条形图的数据准备.至于为什么要画水平条形图,当类别太多,使用水平条形图比较简洁,个人看法.下面给出代码,就不解释代码含义了. def data_count(dat

  • Python深度学习实战PyQt5布局管理项目示例详解

    Python深度学习实战PyQt5布局管理项目示例详解

    目录 1. 从绝对定位到布局管理 1.1 什么是布局管理 1.2 Qt 中的布局管理方法 2. 水平布局(Horizontal Layout) 3. 垂直布局(Vertical Layout) 4. 栅格布局(Grid Layout) 5. 表格布局(Form Layout) 6. 嵌套布局 7. 容器布局 布局管理就是管理图形窗口中各个部件的位置和排列.图形窗口中的大量部件也需要通过布局管理,对部件进行整理分组.排列定位,才能使界面整齐有序.美观大方. 1. 从绝对定位到布局管理 1.1 什么

  • Python实现霍夫圆和椭圆变换代码详解

    Python实现霍夫圆和椭圆变换代码详解

    在极坐标中,圆的表示方式为: x=x0+rcosθ y=y0+rsinθ 圆心为(x0,y0),r为半径,θ为旋转度数,值范围为0-359 如果给定圆心点和半径,则其它点是否在圆上,我们就能检测出来了.在图像中,我们将每个非0像素点作为圆心点,以一定的半径进行检测,如果有一个点在圆上,我们就对这个圆心累加一次.如果检测到一个圆,那么这个圆心点就累加到最大,成为峰值.因此,在检测结果中,一个峰值点,就对应一个圆心点. 霍夫圆检测的函数: skimage.transform.hough_circle

  • 对python实现二维函数高次拟合的示例详解

    在参加"数据挖掘"比赛中遇到了关于函数高次拟合的问题,然后就整理了一下源码,以便后期的学习与改进. 在本次"数据挖掘"比赛中感觉收获最大的还是对于神经网络的认识,在接近一周的时间里,研究了进40种神经网络模型,虽然在持续一周的挖掘比赛把自己折磨的惨不忍睹,但是收获颇丰.现在想想也挺欣慰自己在这段时间里接受新知识的能力.关于神经网络方面的理解会在后续博文中补充(刚提交完论文,还没来得及整理),先分享一下高次拟合方面的知识. # coding=utf-8 import

  • 对matplotlib改变colorbar位置和方向的方法详解

    如下所示: #! usr/bin/python #coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data=np.random.rand(10,10) fig, ax=plt.subplots() data[data==-1]=np.nan#去掉缺省值-1 im =ax.imshow(data,interpolation='none',cmap='Reds_r',vmin=0.6,vmax=.9)#不插值 #去掉边框

  • Python数字图像处理之霍夫线变换实现详解

    在图片处理中,霍夫变换主要是用来检测图片中的几何形状,包括直线.圆.椭圆等. 在skimage中,霍夫变换是放在tranform模块内,本篇主要讲解霍夫线变换. 对于平面中的一条直线,在笛卡尔坐标系中,可用y=mx+b来表示,其中m为斜率,b为截距.但是如果直线是一条垂直线,则m为无穷大,所有通常我们在另一坐标系中表示直线,即极坐标系下的r=xcos(theta)+ysin(theta).即可用(r,theta)来表示一条直线.其中r为该直线到原点的距离,theta为该直线的垂线与x轴的夹角.如

  • python中的数组赋值与拷贝的区别详解

    具体的注解我已经写在了程序里面:通俗的解释了python里面的浅拷贝与深拷贝的不同,请看程序. # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import copy as cp import matplotlib.pyplot as plt import time import math fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(241) # 定义一个多维数组 x = np.array([[1, 2, 3], [4,

  • Python 基于FIR实现Hilbert滤波器求信号包络详解

    在通信领域,可以通过希尔伯特变换求解解析信号,进而求解窄带信号的包络. 实现希尔伯特变换有两种方法,一种是对信号做FFT,单后只保留单边频谱,在做IFFT,我们称之为频域方法:另一种是基于FIR根据传递函数设计一个希尔伯特滤波器,我们称之为时域方法. # -*- coding:utf8 -*- # @TIME : 2019/4/11 18:30 # @Author : SuHao # @File : hilberfilter.py import scipy.signal as signal im

  • python多项式拟合之np.polyfit 和 np.polyld详解

    python数据拟合主要可采用numpy库,库的安装可直接用pip install numpy等. 1. 原始数据:假如要拟合的数据yyy来自sin函数,np.sin import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt xxx = np.arange(0, 1000) # x值,此时表示弧度 yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) #函数值,转化成度 2. 测试不同阶的多项式,例如7阶多项式拟合,使用np.polyfit拟合,np

随机推荐