matplotlib.pyplot：柱状图或条形图 bar

import matplotlib.pyplot as plt;

plt.bar(   x,       # 元组或列表，数据的ｘ坐标序列
        height,     # 元组或列表，数据序列
        width,      # 数值或列表，条形宽度，默认0.8
        bottom,     # 数值或列表，y轴的基准值，默认0
        align,      # 字符串，两种值可供选择{'center','edge'}
        color,      # 元组或列表，条形颜色
        edgecolor,  # 元组或列表，条边颜色
        linewidth,  # 元组或列表，可选条形边缘宽度，如为０则无边
        tick_label, # 元组或列表或字符串，条形数据的标签
        xerr,yerr,  # 元组或列表或数值，误差线
        ecolor,     # 元组或列表，误差线颜色，默认为黑色
        capsize,    # 误差线长度
        error_kw,   # 字典，错误条
        log,        # 布尔，是否以log对象做刻度，默认为假
        orientation # 字符串，两种值供选择{'vertical'垂直,'horizontal'水平}
        )

示例1：普通柱状图

import matplotlib.pyplot as plt;


x = [0.7,0.3];
y = [60,40];
color = ['blue','red'];
lable = ['man','woman'];

def th1():
    plt.bar(x,y,width=0.2,
            color=color,align='center',
            tick_label=lable);
    plt.xlim(0,1);
    plt.ylim(0,100);
    plt.show();

th1();

 

示例2：并列式

import matplotlib.pyplot as plt;
import numpy as np;

def axis(xi,xm,yi,ym): # 设置坐标轴范围
    plt.xlim(xi,xm);
    plt.ylim(yi,ym);

def th2():
    num1=np.array([10,15,16,28]);
    num2=np.array([10,12,18,26]);
    width=0.3;
    x = np.array([x for x in range(1,5)]); # 第一个数据序列x轴
    x1 = x-width; # 为使其并列，使得第一个x轴序列全部减去条宽度

    plt.bar(x1,num1,width=width,color='blue',label='first');
    plt.bar(x,num2,width=width,color='green',label='second');
    plt.legend(loc='upper left'); # 设置标签显示在左上角
    axis(0,5,0,30);
    plt.show();

th2();

示例3：堆叠式

def th3():
    num1=np.array([10,15,16,28]);
    num2=num1+np.array([10,12,18,26]);
    ymax = max(num2);
    width=0.3;
    x = np.array([x for x in range(1,5)]);
    plt.bar(x,num2,width=width,color='green',label='second',align='center'); 
    # 避免下面的数据颜色被掩盖，需要先画第二个数据条
    plt.bar(x,num1,width=width,color='blue',label='first',align='center');
    plt.legend(loc='upper left');
    axis(0,5,0,ymax+5);
    plt.show();

th3();