Python|Matplotlib - 柱状图、直方图、条形图 bar() & barh() 所有用法详解可视化|-

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基本用法
多个直方图并列显示
【Python|Matplotlib - 柱状图、直方图、条形图 bar() & barh() 所有用法详解】显示直方图上的数值
多个直方图堆叠显示
水平直方图
相较散点图和折线图，柱状图（直方图、条形图）、饼图、箱线图是另外 3 种数据分析常用的图形，主要用于分析数据内部的分布状态或分散状态。
柱状图（直方图、条形图）主要用于查看各分组数据的数量分布，以及各个分组数据之间的数量比较。
Matplotlib 中绘制柱状图（直方图、条形图）的函数为 bar() ，使用语法如下：
atplotlib.pyplot.bar(left, height, width=0.8, bottom=None, hold=None, data=https://www.it610.com/article/None, **kwargs)
常用参数及说明：

参数	接收值	说明	默认值
left	array	x 轴；	无
height	array	柱形图的高度，也就是y轴的数值；	无
alpha	数值	柱形图的颜色透明度；	1
width	数值	柱形图的宽度；	0.8
color（facecolor）	string	柱形图填充的颜色；	随机色
edgecolor	string	图形边缘颜色	None
label	string	解释每个图像代表的含义	无
linewidth（linewidths / lw)	数值	边缘or线的宽度	1

bar() 其他参数请参考文档：https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html
基本用法

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt#读取数据 datafile = u'D:\\pythondata\\learn\\matplotlib.xlsx' data = https://www.it610.com/article/pd.read_excel(datafile)plt.figure(figsize=(10,5))#设置画布的尺寸 plt.title('Examples of Histogram',fontsize=20)#标题，并设定字号大小 plt.xlabel(u'x-year',fontsize=14)#设置x轴，并设定字号大小 plt.ylabel(u'y-income',fontsize=14)#设置y轴，并设定字号大小#alpha：透明度；width：柱子的宽度；facecolor：柱子填充色；edgecolor：柱子轮廓色；lw：柱子轮廓的宽度；label：图例； plt.bar(data['时间'],data['收入_Jay'], alpha=0.6,width = 0.8,facecolor = 'deeppink', edgecolor = 'darkblue', lw=1, label='Jay income')plt.legend(loc=2)#图例展示位置，数字代表第几象限 plt.show()#显示图像

Python|Matplotlib - 柱状图、直方图、条形图 bar() & barh() 所有用法详解

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多个直方图并列显示
通过bar() 中的width 参数来调节：

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt#读取数据 datafile = u'D:\\pythondata\\learn\\matplotlib.xlsx' data = https://www.it610.com/article/pd.read_excel(datafile)plt.figure(figsize=(10,5))#设置画布的尺寸 plt.title('Examples of Histogram',fontsize=20)#标题，并设定字号大小 plt.xlabel(u'x-year',fontsize=14)#设置x轴，并设定字号大小 plt.ylabel(u'y-income',fontsize=14)#设置y轴，并设定字号大小width_val = 0.4 #若显示 n 个柱状图，则width_val的值需小于1/n ，否则柱形图会有重合#alpha：透明度；width：柱子的宽度；facecolor：柱子填充色；edgecolor：柱子轮廓色；lw：柱子轮廓的宽度；label：图例； plt.bar(data['时间'],data['收入_Jay'], alpha=0.6,width = width_val,facecolor = 'deeppink', edgecolor = 'deeppink', lw=1, label='Jay income') plt.bar(data['时间']+width_val,data['收入_JJ'], alpha=0.6,width = width_val,facecolor = 'darkblue', edgecolor = 'darkblue', lw=1, label='JJ income')plt.legend(loc=2)#图例展示位置，数字代表第几象限 plt.show()#显示图像

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显示直方图上的数值

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt#读取数据 datafile = u'D:\\pythondata\\learn\\matplotlib.xlsx' data = https://www.it610.com/article/pd.read_excel(datafile)plt.figure(figsize=(10,5))#设置画布的尺寸 plt.title('Examples of Histogram',fontsize=20)#标题，并设定字号大小 plt.xlabel(u'x-year',fontsize=14)#设置x轴，并设定字号大小 plt.ylabel(u'y-income',fontsize=14)#设置y轴，并设定字号大小width_val = 0.4 #若显示 n 个柱状图，则width_val的值需小于1/n ，否则柱形图会有重合 #alpha：透明度；width：柱子的宽度；facecolor：柱子填充色；edgecolor：柱子轮廓色；lw：柱子轮廓的宽度；label：图例； rects_Jay = plt.bar(data['时间'],data['收入_Jay'], alpha=0.6,width = width_val, facecolor = 'deeppink', label='Jay income') rects_JJ = plt.bar(data['时间']+width_val,data['收入_JJ'], alpha=0.6,width = width_val, facecolor = 'darkblue',label='JJ income')# 添加数据标签就是矩形上面的数值 def add_labels(rects): for rect in rects: height = rect.get_height() plt.text(rect.get_x() + rect.get_width()/2, height, height, ha='center', va='bottom') rect.set_edgecolor('white')add_labels(rects_Jay) add_labels(rects_JJ)plt.legend(loc=2)#图例展示位置，数字代表第几象限 plt.show()#显示图像

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多个直方图堆叠显示
通过bar() 中的bottom 参数来调节：

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt#读取数据 datafile = u'D:\\pythondata\\learn\\matplotlib.xlsx' data = https://www.it610.com/article/pd.read_excel(datafile)plt.figure(figsize=(10,5))#设置画布的尺寸 plt.title('Examples of Histogram',fontsize=20)#标题，并设定字号大小 plt.xlabel(u'x-year',fontsize=14)#设置x轴，并设定字号大小 plt.ylabel(u'y-income',fontsize=14)#设置y轴，并设定字号大小#通过bottom使得两个柱状图堆叠显示，且没有交叉 #alpha：透明度；width：柱子的宽度；facecolor：柱子填充色；edgecolor：柱子轮廓色；lw：柱子轮廓的宽度；label：图例； plt.bar(data['时间'],data['收入_Jay'], alpha=0.6,width = width_val,facecolor = 'deeppink', edgecolor = 'deeppink', lw=1, label='Jay income') plt.bar(data['时间'],data['收入_JJ'], bottom=data['收入_Jay'], alpha=0.6,width = width_val,facecolor = 'darkblue', edgecolor = 'darkblue', lw=1, label='JJ income')plt.legend(loc=2)#图例展示位置，数字代表第几象限 plt.show()#显示图像

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水平直方图
通过 barh() 函数实现，与 bar() 函数的主要区别是：在 bar() 函数中，width 这一参数代表的是柱子的宽度（胖瘦），而在 barh() 函数中 width 这一参数代表的是横向柱子的长度（长短），在下面代码中，width = data['收入_Jay']。
Matplotlib 中绘制水平柱状图（直方图、条形图）的函数为 barh() ，使用语法如下：
matplotlib.pyplot.barh(y, width, height=0.8, left=None, *, align='center', **kwargs)
参数请参考文档：https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.barh.html?highlight=barh#matplotlib.pyplot.barh

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt#读取数据 datafile = u'D:\\pythondata\\learn\\matplotlib.xlsx' data = https://www.it610.com/article/pd.read_excel(datafile)plt.figure(figsize=(10,5))#设置画布的尺寸 plt.title('Examples of Histogram',fontsize=20)#标题，并设定字号大小 plt.xlabel(u'x-year',fontsize=14)#设置x轴，并设定字号大小 plt.ylabel(u'y-income',fontsize=14)#设置y轴，并设定字号大小#alpha：透明度；facecolor：柱子填充色；edgecolor：柱子轮廓色；lw：柱子轮廓的宽度；label：图例； plt.barh(data['时间'],data['收入_Jay'], alpha=0.6, facecolor = 'deeppink', edgecolor = 'deeppink', label='Jay income')plt.legend(loc=4)#图例展示位置，数字代表第几象限 plt.show()#显示图像