1. Johngo学长首页
  2. 技术点详细复盘专题
  3. Python

Python使用matplotlib绘制柱状图（bar plot）实战：水平条形图、垂直条形图、分组条形图、堆叠条形图

• Python • 阅读 46

好的，针对你的问题，可以 使用 Python_的数据分析库Pandas和可视化库 _Matplotlib_进行处理。 首先，需要导入Pandas和 _Matplotlib_库： import pandas as pd import _matplotlib_.py _plot_ as plt 然后，读取数据并 _使用_Pandas进行数据分析和处理。例如，假设我们有一个名为data的数据表，其中包含四列数据x、y、z、e（e为误差）： data = pd.read_csv('data.csv') 接下来，可以 _使用 Matplotlib_库中的sub _plot_函数将多个图表分栏显示。例如，如果我们想要将普通 _柱状图、 条形图、并列 柱状图_和堆积 _柱状图_四个图表分别 _绘制_在四个子图中，并且每个图表都带有误差棒，可以 _使用_如下代码： # 普通 _柱状图_ ax1 = plt.sub _plot_(2, 2, 1) ax1.bar(data['x'], data['y'], yerr=data['e'], capsize=4) ax1.set_xlabel('x') ax1.set_ylabel('y') ax1.set_title('Bar _plot_ with error bars') # _条形图_ ax2 = plt.sub _plot_(2, 2, 2) ax2.barh(data['x'], data['y'], xerr=data['e'], capsize=4) ax2.set_xlabel('y') ax2.set_ylabel('x') ax2.set_title('Horizontal bar _plot_ with error bars') # 并列 _柱状图_ ax3 = plt.sub _plot_(2, 2, 3) ax3.bar(data.index - 0.2, data['y'], width=0.4, yerr=data['e'], capsize=4) ax3.bar(data.index + 0.2, data['z'], width=0.4, yerr=data['e'], capsize=4) ax3.set_xticks(data.index) ax3.set_xticklabels(data['x']) ax3.set_xlabel('x') ax3.set_ylabel('y / z') ax3.set_title('Grouped bar _plot_ with error bars') # 堆积 _柱状图_ ax4 = plt.sub _plot_(2, 2, 4) ax4.bar(data['x'], data['y'], yerr=data['e'], capsize=4) ax4.bar(data['x'], data['z'], bottom=data['y'], yerr=data['e'], capsize=4) ax4.set_xlabel('x') ax4.set_ylabel('y / z') ax4.set_title('Stacked bar _plot_ with error bars') plt.tight_layout() plt.show() 在上面的代码中，我们首先创建一个包含四个子图的画布，并对每个子图进行设置。对于每个图表，我们都 _使用_了带误差棒的 _柱状图、 条形图、并列 柱状图_和堆积 _柱状图。其中，yerr表示y轴方向上的误差，xerr表示x轴方向上的误差，capsize表示误差棒的宽度。在 _绘制_并列 _柱状图_时，我们 _使用_了两个相邻的柱子分别表示y和z列数据，并 _使用_了data.index – 0.2和data.index + 0.2来调整柱子的位置。在 _绘制_堆积 _柱状图_时，我们 _使用_了bottom参数来设置第二个柱子的位置。 最后， _使用_plt.tight_layout()函数可以自动调整子图之间的间距，使得图表更加美观。 _使用_plt.show()函数显示图像。 希望这个回答对你有所帮助！

Original: https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/120507043
Author: Data+Science+Insight
Title: Python使用matplotlib绘制柱状图（bar plot）实战：水平条形图、垂直条形图、分组条形图、堆叠条形图

原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/769564/

转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！

赞 (0)
0

【自取】最近整理的，有需要可以领取学习：



Linux核心资料大放送~

全栈面试题汇总（持续更新&可下载）

一个提高学习100%效率的工具！

【超详细】深度学习面试题目！

LeetCode Python刷题答案下载！

LeetCode Java版刷题答案下载！

LeetCode C++ 版本，抓紧保存！

LeetCode GO语言 刷题答案下载！

大家都在看

亲爱的 Coder【最近整理，可免费获取】👉 最新必读书单  | 👏 面试题下载  | 🌎 免费的AI知识星球