本文实例为大家分享了python画条形图的具体代码,供大家参考,具体内容如下

在做毕设的过程中有些数据用表格来展现,会很难看出数据之间的差别,凸显不出数据的特点,所以想制作一个条形图,这里特地记录下,已备以后用到。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
#指定默认字体
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']
matplotlib.rcParams['font.family']='sans-serif'
 
c101= (8,7,3,7,10,4,11,8,11,10,8,9)
c102= (21,21,24,25,16,17,11,24,24,25,36,33)
c103= (4,4,10,3,9,8,12,2,4,5,2,6)
c104= (1,5,1,3,2,3,3,3,6,5,1,0)
c105= (3,1,0,1,3,3,1,2,0,0,0,0)
c106= (1,2,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0)
c107= (1,0,1,0,0,1,0,0,0,0,0,0)
c108= (0,1,0,0,0,2,1,1,0,1,0,0)
c109= (1,0,1,1,0,0,1,1,0,0,0,0)
 
ind = np.arange(0,24,2) # the x locations for the groups
width = 0.2  # the width of the bars
 
fig,ax = plt.subplots()
rects1 = ax.bar(ind   width, c101, width, color='SkyBlue',align='edge', label='101')
rects2 = ax.bar(ind   2*width, c102, width,color='IndianRed',align='edge', label='102')
rects3 = ax.bar(ind   3*width, c103, width, color='Cyan',align='edge', label='103')
rects4 = ax.bar(ind   4*width, c104, width, color='Magenta',align='edge', label='104')
rects5 = ax.bar(ind   5*width, c105, width, color='Purple',align='edge', label='105')
rects6 = ax.bar(ind   6*width, c106, width, color='Green',align='edge', label='106')
rects7 = ax.bar(ind   7*width, c107, width, color='Yellow',align='edge', label='107')
rects8 = ax.bar(ind   8*width, c108, width, color='Blue',align='edge', label='108')
rects9 = ax.bar(ind   9*width, c109, width, color='Orange',align='edge', label='109')
 
# Add some text for labels, title and custom x-axis tick labels, etc.


#ax.set_title('Scores by group and gender')
plt.xticks(ind,('1班', '2班', '3班', '4班', '5班','6班','7班','8班','9班','10班','11班','12班'))
ax.legend(loc='upper center')
 
plt.show()
fig.savefig('./test77.jpg')

竖起来的

%matplotlib notebook
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib
#指定默认字体
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']
matplotlib.rcParams['font.family']='sans-serif'
#解决负号'-'显示为方块的问题
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
data = [[8, 21, 4, 1, 3, 1, 1, 0, 1],
        [7,21,4,5,1,2,0,1,0], 
        [3,24,10,1,0,0,1,0,1],
        [7,25,3,3,1,0,0,0,1], 
        [10,16,9,2,3,1,0,0,0], 
        [4,17,8,3,3,1,1,2,0], 
        [11,11,12,3,1,0,0,1,1], 
        [8,24,2,3,2,0,0,1,1], 
        [11,24,4,6,0,1,0,0,0], 
        [10,25,5,5,0,1,0,1,0], 
        [8,36,2,1,0,0,0,0], 
        [9,33,6,0,0,0,0,0]]
df = pd.DataFrame(data,
                 index=['1班','2班','3班','4班','5班','6班','7班','8班','9班','10班','11班','12班'],
                 columns=pd.Index(['101','102','103','104','105','106','107','108','109']),
                 )


df.plot(kind='barh',figsize=(5,8)) 


plt.show()
#fig.savefig('./test2.jpg')

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持Devmax。

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